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对系统的影响 如果IO持续飙高，会对业务操作产生影响导致业务受损，具体可能会产生如下影响： 系统性能下降：卡IO会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如：作业提交运行变慢、页面响应迟钝、接口响应超时等），甚至出现崩溃或错误。
对于高级调优，可调整部分Netty配置项，默认配置已可满足大规模集群并发高吞吐量的任务。
ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，不同的表引擎决定了： 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distributed
管理HetuEngine计算实例 配置HetuEngine资源组 配置HetuEngine Worker节点数量 配置HetuEngine维护实例 配置HetuEngine Coordinator运行的节点范围 导入导出HetuEngine计算实例配置 查看HetuEngine实例监控页面
与普通重启相比，滚动重启不会导致服务业务中断，但是滚动重启将比普通重启要花费更长的时间，且对应服务的吞吐量、性能等可能会受到影响。 建议在低业务负载时间段进行滚动重启操作。
创建HetuEngine计算实例 本章节指导用户新创建HetuEngine计算实例。计算实例创建成功后，停止集群前需手动停止计算实例；重启集群后，要使用集群中的计算实例，需要手动启动计算实例。 单个租户可以创建多个计算实例，多个计算实例负载均衡，可以提高性能及容错能力（MRS 3.3.0
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver
相比开源调度器，Superior Scheduler在系统吞吐量、利用率、数据亲和性等方面都有很大提升。
例如，如果一个container默认使用512M，则内存使用的计算公式为：512M*container数。 默认情况下，Map或Reduce container会使用1个虚拟CPU内核和1024MB内存，ApplicationMaster使用1536MB内存。
统计学函数 二项分布的置信区间有多种计算公式，最常见的是["正态区间"]，但是，它只适用于样本较多的情况（np > 5且n(1 - p) > 5），对于小样本，它的准确性很差。于是采用威尔逊区间： z —— 正态分布，均值+ z * 标准差置信度。
导入导出HetuEngine计算实例配置 在HetuEngine的WebUI界面，可以导入/导出实例配置文件、下载实例配置模板。 导入导出步骤 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HetuEngine
对于高级调优，可调整部分Netty配置项，默认配置已可满足大规模集群并发高吞吐量的任务。
例如，如果一个container默认使用512M，则内存使用的计算公式为：512M*container数。 默认情况下，Map或Reduce container会使用1个虚拟CPU内核和1024MB内存，ApplicationMaster使用1536MB内存。
此情况下，系统吞吐量最大。 至少一次：保证数据传输可靠，但可能会被重复处理。此情况下，对在超时时间内没有获得成功处理响应的数据，会在Spout处进行重发，供后续Bolt再次处理，会对性能稍有影响。 精确一次：数据成功传递，不丢失，不冗余处理。此情况下，性能最差。
访问MRS集群Manager（2.x及之前版本） 访问MRS集群Manager场景 MRS集群提供Manager对集群进行监控、配置和管理，用户在集群安装后可使用admin用户登录Manager页面。 当前支持以下几种方式访问Manager，请根据实际情况进行选择： 通过弹性IP访问
计费说明 MRS服务计费简单、易于预测。MRS支持按需计费，同时您也可以选择更经济的包年、包月的包周期计费方式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中已经为您计算好了整个MRS集群的价格，您可一键完成购买。 计费项 购买MRS集群的费用包含两个部分： MRS服务管理费用 您可以在
默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过topic中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。 Kafka数据同步至ClickHouse操作示例 参考Kafka客户端使用实践，切换到Kafka客户端安装目录。
默认值是：1，如果一个消费者的吞吐量不足，则指定更多的消费者。消费者的总数不应该超过topic中分区的数量，因为每个分区只能分配一个消费者。 Kafka数据同步至ClickHouse操作示例 参考Kafka客户端使用实践，切换到Kafka客户端安装目录。
当设置“setBufferTimeout(-1)”，会等待缓冲区满之后才会刷新，使其达到最大吞吐量；当设置“setBufferTimeout(0)”时，可以最小化延迟，数据一旦接收到就会刷新；当设置“setBufferTimeout”大于0时，缓冲区会在该时间之后超时，然后进行缓冲区的刷新
微批模式不能保证对数据的低延迟处理，但是在相同时间下有更大的吞吐量；连续模式适合毫秒级的数据处理延迟，当前暂时还属于实验特性。 在当前版本中，若需要使用流流Join功能，则output模式只能选择append模式。
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