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产生告警的集群或者系统名称 服务名 产生告警的服务名称 角色名 产生告警的角色名称 主机名 产生告警的主机名 对系统的影响 监控指标上报CES失败，在CES中无法看到MRS云服务的监控指标。 可能原因 权限问题请求CES接口失败。 网络问题上报CES数据失败。 服务内部问题导致上报CES数据失败。
hdfs.dir.threshold 监控HetuEngine作业的大目录阈值，超过当前阈值就会上报事件。 单位：GB。 100 hive.job.hdfs.monitor.dir 监控Hive作业的大目录监控路径，不允许监控根目录。 如果需要监控的目录包含用户目录等可变目录使用/*/代替。
DefaultMetricsConsumer：表示不收集OBS监控指标 要使用OBS监控功能，需确保上报OBS监控指标开关打开。 org.apache.hadoop.fs.obs.metrics.OBSAMetricsProvider 父主题： 使用Spark/Spark2x
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小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GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小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GC情况（在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小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GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark
splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程： TableNamespaceManager 这是一个帮助类，用于在HMaster主备倒换或启动期间，管理namespace表及监控表region的分配。如果namespace表在规定时间（hbase
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 GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。
实时OLAP数据查询：基于Unique表的单表检索查询和聚合查询 应用场景 本场景通过基于Unique模型表查询符合条件的数据。基于Unique模型表聚合查询，支持MIN，MAX，SUM，REPLACE四种聚合算法。 方案架构 Doris支持海量数据的亚秒级查询，支持单表数据的聚
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 GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。
导入Doris 离线数据加载：通过Broker Load将ORC格式的Hive数据导入Doris 实时数据加载：通过FlinkSQL将订单表Kafka数据实时同步到Doris 实时OLAP数据查询：基于Unique表的单表检索查询和聚合查询 父主题： 数据分析
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 GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。
系统每30秒周期性检测每个HBase服务实例中每个RegionServer的Region数。该指标可以在HBase服务监控界面和RegionServer角色监控界面查看，当检测到某个RegionServer上的Region数超出阈值（默认连续20次超过默认阈值2000）时产生该告警。用户可通过“运维
ALM-12005 OKerberos资源异常 告警解释 告警模块对Manager中的Kerberos资源的状态按80秒周期进行监控，当连续6次监控到Kerberos资源异常时，系统产生此告警。 当Kerberos资源恢复时，且告警处理完成时，告警恢复。 MRS 3.3.1及之后
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续Put的场景。 前提条件 调用HBase的put或delete接口，把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群
500 轮询监控目录下新文件时的时延。单位：毫秒。 recursiveDirectorySearch false 是否监控配置的目录下子目录中的新文件。 consumeOrder oldest 监控目录下文件的消耗次序。如果配置为oldest或者youngest，会根据监控目录下文件
splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程： TableNamespaceManager 这是一个帮助类，用于在HMaster主备倒换或启动期间，管理namespace表及监控表region的分配。如果namespace表在规定时间（hbase
Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建MRS集群：创建一个MRS 3.2.0-LTS.1版本的“实时分析集群”。 安装集群客户端：下载并安装MRS集群客户端。
提升HBase实时读数据效率 操作场景 需要读取HBase数据场景。 前提条件 调用HBase的get或scan接口，从HBase中实时读取数据。 操作步骤 读数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase > 配置
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