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解决executor/knox/os日志不回滚问题 增加executor GC日志 解决knox重启失败问题 解决节点故障提交作业失败问题 支持全链路监控 解决ResourceManager主备倒换导致作业状态不更新问题 解决部分场景下备份恢复失败问题 解决HMaster频繁出现进程故障告警问题
SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。 操作步骤 要
S可以帮助用户轻松运维，实时监控，实时发送告警，操作灵活，大数据业务部署更加省心省力。 消息通知 告警管理 MRS可以实时监控大数据集群，通过告警和事件可以识别系统健康状态。同时MRS也支持用户自定义配置监控与告警阈值用于关注各指标的健康情况，当监控数据达到告警阈值，系统将会触发一条告警信息。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
消除。 是，处理完毕。 否，执行6 调整监控阈值 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 任务 > 正在挂起的任务”，根据实际需要，适当增加该告警的监控阈值。 等待5分钟，查看该告警是否消除。 是，处理完毕。
的审计日志。 PMS 性能监控模块，搜集每一个OMA上的性能监控数据并提供查询。 CEP 汇聚功能模块。比如将所有OMA上的磁盘已用空间汇总成一个性能指标。 FMS 告警模块，收集每一个OMA上的告警并提供查询。 OMM Agent OMA上面性能监控和告警的Agent，负责收集该Agent
bTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。
登录MRS Manager MRS Manager支持监控、配置和管理MRS集群，用户可以在MRS控制台页面打开Manager管理页面。 本章节介绍如何打开MRS Manager方法。 登录MRS Manager 登录MRS管理控制台页面。 在“现有集群” 列表，单击指定的集群名称，进入集群信息页面。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
访问集群Manager 操作场景 MRS集群使用FusionInsight Manager对集群进行监控、配置和管理，用户在集群安装完成后即可登录FusionInsight Manager。 通过弹性IP访问FusionInsight Manager 登录MRS管理控制台页面。
SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。 操作步骤 要
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Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
修复问题列表： MRS Manager 解决安装补丁后扩容会导致capacity-schedule.xml中新增的队列配置丢失问题 回退全链路监控 大数据组件 解决spark操作hive赋权失败问题 解决不指定队列，默认提交到launcher-job队列，影响任务正常运行问题 MRS
数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现，并与数据治理中心DataArts Studio集成，提供一站式的大数据协同开发平台，帮助用户轻松完成数据建模、数据集成、脚本开发、作业调度、运维监控等多项任务，可以极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。 集群管理 以Hadoop为
Alluxio Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以
StarRocks StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。
以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。 数据在平台内各个组件间的流向，比如使用什么组件采集数据，采集
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