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/config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。
MRS 2.x及之前版本、MRS 3.1.5及之后版本、MRS 3.2.0-LTS及之后版本支持在线安装补丁。 安装补丁 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一集群并单击集群名，进入集群基本信息页面。
联系硬件工程师将故障磁盘在线拔出。 以root用户登录发生告警的“主机名”节点，检查“/etc/fstab”文件中是否包含“挂载目录名”的行，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 是，执行6。 否，执行7。
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联次数确定的业务
不支持的服务 不负责提供具体MRS集群和开源大数据组件管理的运维操作，包括参数配置修改、重启、容量规划、组件性能优化以及集群上任何运维操作等。 不负责基于MRS集群之上的客户业务应用开发问题答疑和处理，例如业务设计、代码开发、作业性能调优和业务迁移等。
这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；同时用户可以设置热备盘，从而极大缩减了故障硬盘的修复时间，有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 MRS支持将多个磁盘配置成LVM（Logic Volume Management），多个磁盘规划成一个逻辑卷组。
ARCHIVELOG 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行归档，并从Timeline上将已归档的Instant删除，以减少Timeline的操作压力。 命令格式 RUN ARCHIVELOG ON tableIdentifier
方案架构 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景
创建FlinkServer集群连接 通过集群连接配置访问不同的集群。 创建FlinkServer集群连接步骤 访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 集群连接管理”，进入集群连接管理页面。 单击“创建集群连接”，在弹出的页面中参考表
CLEANARCHIVE 本章节内容仅适用于MRS 3.2.1-LTS至MRS 3.3.1-LTS版本。 命令功能 用于对Hudi表的归档文件进行清理，以减少Hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 set hoodie.archive.file.cleaner.policy =
配置JobHistory本地磁盘缓存 配置场景 JobHistory可使用本地磁盘缓存spark应用的历史数据，以防止JobHistory内存中加载大量应用数据，减少内存压力，同时该部分缓存数据可以复用以提高后续对相同应用的访问速度。 配置参数 登录FusionInsight Manager
MemArtsCC与其他组件的关系 MemArtsCC与OBS的关系 Hadoop-OBS提供一种新的InputStream：OBSMemArtsCCInputStream，该InputStream从部署在计算侧上的MemArts集群读取数据，从而减少OBS服务端压力，提升数据读取性能的目标
CLEAN 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行clean，删除老旧的历史版本文件，以减少hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 RUN CLEAN ON tableIdentifier; RUN CLEAN
配置JobHistory本地磁盘缓存 配置场景 JobHistory可使用本地磁盘缓存spark应用的历史数据，以防止JobHistory内存中加载大量应用数据，减少内存压力，同时该部分缓存数据可以复用以提高后续对相同应用的访问速度。 配置参数 登录FusionInsight Manager
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
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
compaction.schedule.enabled 否 true 是否阶段性生成压缩plan，即使关闭在线压缩的情况下也建议开启 compaction.tasks 否 10 压缩Hudi表task并行度 index.state.ttl 否 7D 索引保存的时间，默认为7天（单位
FlinkSQL支持MultiJoin算子 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 当使用Flink的Full outer Join算子实现宽表拼接功能时，由于状态会被多次重复存储导致状态后端压力大，计算性能差。使用MultiJoin算子进行宽表拼接计算性能可以提升1倍。 FlinkSQL
图1 Hive结构 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。
Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive
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