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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：
配置HetuEngine使用代理用户鉴权 适用于MRS 3.3.0及以后版本。 HetuEngine支持使用FusionInsight Manager用户认证时通过客户自有用户（代理用户）使用Ranger鉴权的能力。即在使用HetuEngine客户端时，通过--session-user
ALM-29000 Impala服务不可用 告警解释 以30s为周期检测Impala服务状态，当检测到Impala服务异常时，系统产生此告警。 当系统检测到Impala服务恢复正常，或告警处理完成时，告警解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 29000 紧急 是 告警参数
ALM-45425 ClickHouse服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测ClickHouse实例状态，当检测到所有ClickHouse实例异常时，系统产生此告警。 当系统检测到任一ClickHouse实例恢复正常，且告警处理完成时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
HDFS的DataNode一直显示退服中 用户问题 HDFS的DataNode一直显示退服中。 问题现象 HDFS的某个DataNode退服（或者对Core节点进行缩容）任务失败，但是DataNode在任务失败后一直处于退服中的状态。 原因分析 在对HDFS的某个DataNode进行退服
如何在MRS集群中手动添加组件？ 问：如何在已创建好的MRS集群中手动添加服务？ 答： 已经创建的MRS 3.1.0及之前版本集群不支持安装新的组件。如果需要使用当前集群未安装的组件，则需要重新创建一个集群，并且选择所需要的组件。 MRS 3.1.2-LTS.3及之后版本的自定义类型集群支持手动添加组件
启动停止MRS集群组件 用户可以根据需要对MRS集群内的服务组件进行停止操作，停止后组件将不再对外提供服务。 停止不再使用或异常的服务。 启动操作状态为“已停止”、“停止失败”或“启动失败”的服务，以重新使用该服务。 重启异常或配置过期的服务，以恢复或生效服务功能。 前提条件 如果通过
ALM-27001 DBService服务不可用（2.x及以前版本） 告警解释 告警模块按30秒周期检测DBService服务状态。当DBService服务不可用时产生该告警。 DBService服务恢复时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 27001 致命 是
ALM-18000 Yarn服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测Yarn服务状态。当检测到Yarn服务不可用时产生该告警。 Yarn服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18000 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称
管理MRS集群租户 MRS多租户简介 MRS多租户使用流程 配置MRS租户 管理MRS租户资源 切换MRS租户资源调度器 父主题： 管理MRS集群
优化Flink内存GC参数 操作场景 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
HiveServer或者MetaStore实例的健康状态为unknown 问题现象 HiveServer或者MetaStore实例的健康状态为unknown。 可能原因 HiveServer或者MetaStore实例被停止。 解决方案 重启HiveServer或者MetaStore
ALM-12001 审计日志转储失败（2.x及以前版本） 告警解释 根据本地历史数据备份策略，集群的审计日志需要转储到第三方服务器上。如果转储服务器满足配置条件，审计日志可以成功转储。审计日志转储失败，系统产生此告警。如果第三方服务器的转储目录磁盘空间不足，或者用户修改了转储服务器的用户名
ALM-12001 审计日志转储失败 告警解释 根据本地历史数据备份策略，集群的审计日志需要转储到第三方服务器上。系统每天凌晨3点开始周期性检测转储服务器，如果转储服务器满足配置条件，审计日志可以成功转储。审计日志转储失败，系统产生此告警。如果第三方服务器的转储目录磁盘空间不足，或者用户修改了转储服务器的用户名
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务，为用户提供一站式企业级大数据平台，用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“
通过Java API提交Oozie作业 功能简介 Oozie通过org.apache.oozie.client.OozieClient的run方法提交作业，通过getJobInfo获取作业信息。 代码样例 代码示例中请根据实际情况，修改“OOZIE_URL_DEFALUT”为实际的任意
cache table使用指导 问题 cache table的作用是什么？cache table时需要注意哪些方面？ 回答 Spark SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销
配置进程参数 操作场景 Spark on YARN模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。
输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
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