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s.datanode.failed.volumes.tolerated”的值，指定失败的个数，小于该个数，DataNode可以继续提供服务。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值
段并勾选“我确认这里设置的公网IP/端口号是可信任的公网访问IP范围，我了解使用0.0.0.0/0会带来安全风险”如图2所示。 图2 添加安全组规则 默认填充的是用户访问公网的IP地址，用户可根据需要修改IP地址段，如需开放多个IP段为可信范围，请重复执行6-9。如需对安全组规则
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
删除资源目录 定制租户监控指标 健康检查 启动集群的健康检查 启动服务的健康检查 启动主机的健康检查 启动oms健康检查 启动系统的健康检查 更新健康检查的配置 导出健康检查报告 导出集群健康检查的结果 导出服务健康检查的结果 导出主机健康检查的结果 删除健康检查历史报告 导出健康检查历史报告
s.datanode.failed.volumes.tolerated”的值，指定失败的个数，小于该个数，DataNode可以继续提供服务。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HO
群方式部署，如果对外直接提供服务，将暴露多个节点服务，没有统一的访问入口。ClickHouse官方虽然提供了BalancedClickhouseDataSource的驱动方案，可以支持多节点的随机分配，提供了一定程度的负载均衡能力，但其故障检测能力不足，而且在扩缩容时，需要客户端感知集群节点变化，易用性不佳。
设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。包括： 客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如DataNode与NameNode间的RPC通道。 客户端访问Yarn的RPC通道。 NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Spa
当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务的节点的“${BIGDATA_HO
配置AM自动调整分配内存 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn
B表示系列号，例如：s1中的1表示通用型I代，s2中2表示通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 规格 表1 通用计算增强型（C型）弹性云服务器的规格 类型 vCPU
群方式部署，如果对外直接提供服务，将暴露多个节点服务，没有统一的访问入口。ClickHouse官方虽然提供了BalancedClickhouseDataSource的驱动方案，可以支持多节点的随机分配，提供了一定程度的负载均衡能力，但其故障检测能力不足，而且在扩缩容时，需要客户端感知集群节点变化，易用性不佳。
ctor参数设定的值时，数据将被自动的移动到下一个卷。本例中当hot卷的容量低于20%的时候，hot卷中的数据将被自动的移动到cold卷。取值范围：0~1。 存储策略配置参考如下图所示： 保存并重启ClickHouse服务。 自定义冷热分离数据存储策略 使用clickhouse
input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize
参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。 如果所有的任务（map/reduce）需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 *
配置场景 在HDFS中，如果删除HDFS的文件，删除的文件将被移动到回收站（trash）中，不会被立即清除，以便在误操作的情况下恢复被删除的数据。被删除的文件在超过老化时间后将变为老化文件，会基于系统机制清除或用户手动清除。 您可以设置文件保留在回收站中的时间阈值，一旦文件保存时间超过此
设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。通道包括： 客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如DataNode与NameNode间的RPC通道。 客户端访问Yarn的RPC通道 NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Sp
field 该值用于在写之前对具有相同的key的行进行合并去重。 指定为具体的表字段 hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org.apache
Kafka客户端和Broker之间的数据传输默认采用明文传输，客户端可能部署在不受信任的网络中，传输的数据可能遭到泄漏和篡改。 该章节仅适用于MRS 3.x及之后版本。 配置Kafka数据传输加密 默认情况下，组件间的通道是不加密的。用户可以配置如下参数，设置安全通道为加密的。 参数修改入口：在FusionInsight
漏洞公告 Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）公告 Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）修复指导 MRS Fastjson漏洞修复指导
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