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使用前必读 欢迎使用MapReduce服务（MapReduce Service，MRS）。MRS服务提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。 您可以使用本文档提供API对MRS服务进行相关操作，如创建集群
往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException” 问题 为什么在往HDFS写数据时报“java.net.SocketException: No buffer space available”异常？ 这个问题发生在往HDFS写文件时。查看客户端和DataNode
Hive开源增强特性 Hive开源增强特性：支持HDFS Colocation HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HDFS
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
MRS集群用户鉴权策略 安全模式 大数据平台用户完成身份认证后，系统还需要根据实际权限管理配置，选择是否对用户进行鉴权，确保系统用户拥有资源的有限或全部权限。如果系统用户权限不足，需要由系统管理员为用户授予各个组件对应的权限后，才能访问资源。安全模式或者普通模式集群均提供鉴权能力，
ALM-14016 DataNode直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS服务直接内存使用状态，当检测到DataNode实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的90%）时，产生该告警。 直接内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
ALM-19014 在ZooKeeper上的容量配额使用率严重超过阈值 告警解释 系统每120秒周期性检测HBase服务的znode使用情况，当检测到HBase服务的znode容量使用率超出紧急告警的阈值（默认90%）时产生该告警。 当znode的容量使用率小于严重告警的阈值时，告警恢复
ALM-19016 在ZooKeeper上的数量配额使用率严重超过阈值 告警解释 系统每120秒周期性检测HBase服务的znode使用情况，当检测到HBase服务的znode数量使用率超出紧急告警的阈值（默认90%）时产生该告警。 当znode的数量使用率小于严重告警的阈值时，告警恢复
ALM-19017 在ZooKeeper上的容量配额使用率超过阈值 告警解释 系统每120秒周期性检测HBase服务的znode使用情况，当检测到HBase服务的znode容量使用率超出告警的阈值（默认75%）时产生该告警。 当znode的容量使用率小于告警的阈值时，告警恢复。 告警属性
配置HetuEngine SQL防御规则 操作场景 用户可以在Manager界面配置HetuEngine的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 前提条件 已安装包含HetuEngine服务的集群客户端，安装目录如“/opt/hadoopclient”。 HetuEngine
往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException” 问题 为什么在往HDFS写数据时报“java.net.SocketException: No buffer space available”异常？ 这个问题发生在往HDFS写文件时。查看客户端和DataNode
Oozie客户端配置说明 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Oozie客户端。Oozie支持提交多种类型任务，例如Hive、Spark2x、Loader、Mapreduce、Java、DistCp、Shell、HDFS、SSH、SubWorkflow、Streaming
安装使用集群外客户端时，连接集群端口失败 问题 安装集群外客户端或使用集群外客户端时，有时会出现连接Spark任务端口失败的问题。 异常信息：Failed to bind SparkUi Cannot assign requested address: Service ‘sparkDriver
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录
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
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录
在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） ClickHouse应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ
ALM-38001 Kafka磁盘容量不足 告警解释 系统按60秒周期检测Kafka磁盘空间使用率，并把实际磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率默认提供一个阈值范围。当检测到磁盘使用率高于阈值时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置”，在服务列表下面，选择“Kafka
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
配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel） 配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式，同时设置每个DataNode对应一个或多个标签，从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基于标签的数据块摆放策略
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