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ALM-12046 网络写包丢包率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测网络写包丢包率,并把实际丢包率和阈值(系统默认阈值0.5%)进行比较,当检测到网络写包丢包率连续多次(默认值为5)超过阈值时产生该告警。
shuffleGrouping("spout"); builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word")); return
Configuration() { @Override public AppConfigurationEntry[] getAppConfigurationEntry(String name) { return
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字,系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 单击指定的表名,可以显示表中所有的列。 光标移动到表或列所在的行,单击 可以查看详细信息。 在HiveQL语句编辑区输入查询语句。 单击 开始执行HiveQL语句。
当前标准的云上大数据集群不能满足所有用户需求,例如如下几种场景: 通用的操作系统配置不能满足实际数据处理需求,例如需调大系统最大连接数。 需要安装自身业务所需的软件工具或运行环境,例如需安装Gradle、业务需要依赖R语言包。
ALM-12048 网络写包错误率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测网络写包错误率,并把实际错误率和阈值(系统默认阈值0.5%)进行比较,当检测到网络写包错误率连续多次(默认值为5)超过阈值时产生该告警。
Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 大量应用任务被强制终止。 可能原因 人为强制终止大量任务。 系统出于某种错误终止任务。 处理步骤 检查告警详情。
用户可以通过组件客户端以绝对路径方式直接访问OBS文件系统下的资源。
系统管理员可以通过FusionInsight Manager创建恢复IoTDB任务。只支持创建任务手动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据,建议手动备份最新管理数据后,再执行恢复数据操作。
告警清除 此告警修复后,系统会自动清除此告警,无需手工清除。 参考信息 无。 父主题: MRS集群告警处理参考
如果服务出现异常状态,有可能是系统内部用户被锁定,需及时解锁,否则会影响集群正常运行。系统内部用户列表请参见MRS集群用户账号一览表。系统内部用户无法使用Manager解锁。
UserGroupInformation.isLoginKeytabBased()); flag = true; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return
if not os.path.isfile(file_path): raise TypeError(file_path + " does not exist") all_the_text = open(file_path).read() return
它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置,从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。
Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(可定制)的能力。
配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务,且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时,不同组件(例如Spark、Yarn)或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。
可能原因 如果filter使用更高精度的double数据类型的数值,系统将会对该值四舍五入进行比较,因此在这种情况下,即使小数部分不同,系统仍然会认为double数据类型的值是相同的。 定位思路 无。
该配置为操作系统的配置,并非HBase或者HDFS的配置。建议集群管理员根据HBase和HDFS的业务量及各操作系统用户的权限进行句柄数设置。如果某一个用户需对业务量很大的HDFS进行很频繁且很多的操作,则为此用户设置较大的句柄数,避免出现以上错误。
配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务,且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时,不同组件(例如Spark、Yarn)或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。