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【Yarn WebUI】无法访问Yarn WebUI 问题现象 集群扩容到300节点后，无法访问Yarn WebUI界面。 原因分析 可能是由于集群节点较多时，NodeManager数据增加，但是未修改实例的内存，导致ResourceManager进程的垃圾回收时间过长，影响Re
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
Kafka常用配置参数 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 请参考修改集群服务配置参数进入Kafka服务全部配置页面。 常用参数 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 log.dirs Kafka数据存储目录列表，以逗号分隔多个目录。 %{@auto.detect
ALM-45179 OBS readFully接口调用失败数高于阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测OBS readFully接口调用失败数是否高于阈值，当检测到大于所设置阈值时就会产生该告警 。 当OBS readFully接口调用失败数小于阈值时，该告警会自动清除。 告警属性
ALM-45180 OBS read接口调用失败数高于阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测OBS read接口调用失败数是否高于阈值，当检测到大于所设置阈值时就会产生该告警 。 当OBS read接口调用失败数小于阈值时，该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
ALM-45181 OBS write接口调用失败数高于阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测OBS write接口调用失败数是否高于阈值，当检测到大于所设置阈值时就会产生该告警 。 当OBS write接口调用失败数小于阈值时，该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
ALM-47003 MemArtsCC Worker进程内存使用超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检查MemArtsCC组件的CCWorker进程内存，当检查到超过最大限制时触发该告警。 当检测到CCWorker进程内存使用率低于阈值时，告警恢复。
FlinkSQL OVER窗口支持超期退窗 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 FlinkSQL OVER窗口新增数据超期退窗功能，当已有数据过期且没有新数据到来时，OVER聚合结果刷新并向下游算子发送最新的计算结果，可通过over.window.interval配置该功能，配置如下：
Flink DataStream样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
Flink DataStream样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
Flink DataStream样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
Flink DataStream样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 问题 在History Server页面中访问某个Spark应用的页面时，发现访问时出错。 查看相应的HistoryServer日志后，发现有“FileNotFound”异常，相关日志如下所示： 2016-11-22
Hudi表分区设计规范 规则 分区键不可以被更新： Hudi具有主键唯一性机制，但在分区表的场景下通常只能保证分区内主键唯一，因此如果分区键的值发生变更后，会导致相同主键的行记录出现多条的情况。在以日期分区的场景，可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。
场景说明 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1
【Spark WebUI】HistoryServer缓存的应用被回收导致此类应用页面访问时出错 用户问题 在History Server页面中访问某个Spark应用的页面时，发现访问时出错。 查看相应的HistoryServer日志后，发现有“FileNotFound”异常，相关日志如下所示：
HistoryServer缓存的应用被回收，导致此类应用页面访问时出错 问题 在History Server页面中访问某个Spark应用的页面时，发现访问时出错。 查看相应的HistoryServer日志后，发现有“FileNotFound”异常，相关日志如下所示： 2016-11-22
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
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