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ALM-13004 ZooKeeper堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测ZooKeeper服务堆内存使用状态，当检测到ZooKeeper实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警。 堆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
ALM-45738 TokenServer直接内存使用率超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测TokenServer服务直接内存使用状态，当连续5次检测到TokenServer实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警。
调整Yarn任务抢占机制 操作场景 Capacity调度器抢占原理： 抢占任务可精简队列中的job运行并提高资源利用率，由ResourceManager的capacity scheduler实现，其简易流程如下： 假设存在两个队列A和B。其中队列A的capacity为25%，队列B的capacity为75%。
备份Hive业务数据 操作场景 为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
ClickHouse增加磁盘容量 随着业务量的增长，ClickHouse节点数据盘的磁盘容量已不能满足业务需求，需要扩容数据盘磁盘容量。 如果购买MRS集群的计费模式为按需计费，扩容磁盘容量后MRS集群不支持转包周期。 本章节仅适用于MRS 3.1.0版本。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
配置AM作业自动保留 本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 在YARN中，ApplicationMaster(AM)与Container类似，都运行在NodeManager(NM)上（本文中忽略未管理的AM）。AM可能由于多种原因崩溃、退出或关闭。如果AM停止运行
Geospatial函数 以ST_前缀开头的HetuEngine Geospatial功能支持SQL、MM规范，并符合Open Geospatial Consortium（OGC）的OpenGIS规范。因此，许多HetuEngine Geospatial功能要求或更准确地说是假设
ALM-43009 JobHistory2x进程GC时间超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测JobHistory2x进程的GC时间，当检测到JobHistory2x进程的GC时间超出阈值（连续3次检测超过12秒）时产生该告警。用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > Spark2x
ALM-43022 IndexServer2x进程GC时间超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测IndexServer2x进程的GC时间，当检测到IndexServer2x进程的GC时间超出阈值（连续3次检测超过12秒）时产生该告警。用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 >
ALM-43023 IndexServer2x进程Full GC次数超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测IndexServer2x进程的Full GC次数，当检测到IndexServer2x进程的Full GC次数超出阈值（连续3次检测超过12次）时产生该告警。用户可通过“运维
Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功能：实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。Flink向Kafka组件发送数据（需要
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.10 发布时间 2024-10-30 解决的问题 解决Flume后台卸载客户端后，从Flume管理的页面上无法删除该客户端实例的问题。 解决Kafka时延监控转告警（Topic数量监控、分区数量监控、请求时延监控）的问题。
快速开发Flink应用 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：高并发pi
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
CDL数据集成概述 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务，能够从各种OLTP数据库中抓取Data Change事件，然后推送至Kafka中，最后由Sink Connector消费Topic中的数据并导入到大数据生态软件应用中，从而实现数据的实时入湖。 CDL服务包含了两个重要
ALM-16005 Hive服务进程堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive堆内存使用率，并把实际的Hive堆内存使用率和阈值相比较。当Hive堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称
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