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tag：标签，是由Tagk和Tagv组成的键值对。用于描述该点所属的时间序列。 标签允许您从不同的源或相关实体中分离出类似的数据点，因此您可以轻松地单独或成组地绘制它们。标签的一个常见用法是使用生成数据点的机器名称以及机器所属的集群或池的名称来注释数据点。这使您可以轻松地制作显示每个服务器的服务状态的仪表盘，以
上（TSD通过查看它收到的前几个字节来确定客户端的协议）。 图1 OpenTSDB架构 OpenTSDB使用场景有如下几个特点： 采集指标在某一时间点具有唯一值，没有复杂的结构及关系。 监控的指标具有随着时间不断变化的特点。 具有HBase的高吞吐，良好的伸缩性等特点。 Open
ALM-50211 BE的各种定期汇报任务在FE端的队列长度超过阈值 ALM-50212 FE进程的老年代GC耗时累计值超过阈值 ALM-50213 FE中和BE交互的线程池中正在排队的任务数超过阈值 ALM-50214 FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数超过阈值 ALM-50215
同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 MRS 3.x及后续版本，登录FusionInsight Manager。然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Yarn > 实例”。 勾选Core节点的NodeManager实例，选择“更多
处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源，提升整个系统查询的吞吐量，同时数据库参数也调整到最优状态。
Memory）：当前程序运行时已经使用的非堆内存，这个值小于分配的非堆内存。 Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计
statistics语句时，由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager Web UI页面看到，该任务由于资源不足导致任务没有被执行，表现出任务卡住的现象。 图1 ResourceManager Web UI页面 建议用户执行analyze
statistics语句时，由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager Web UI页面看到，该任务由于资源不足导致任务没有被执行，表现出任务卡住的现象。 图1 ResourceManager Web UI页面 建议用户执行analyze
为了提高容错能力，分布式服务的进程或数据需要尽可能存在多个机架的不同主机上。 Hadoop使用一种类似于文件目录结构的方式来表示主机。 由于HDFS不能自动判断集群中各个DataNode的网络拓扑情况，管理员需设置机架名称来确定主机所处的机架，NameNode才能绘出DataNode的网络拓扑图，并尽
History Server页面用于展示已完成和未完成的应用的运行情况。 图1 History Server页面 选择一个应用ID，单击此页面将跳转到该应用的Spark UI页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 图2 Spark UI页面 通过查看Spark日志获取应用运行情况。
群连接创建。创建完成后，可在对应集群连接的“操作”列对集群连接进行编辑、测试、删除等操作。 图1 创建集群连接 表1 创建集群连接信息 参数名称 参数描述 集群连接名称 集群连接的名称。 描述 集群连接名称描述信息。 版本 选择集群版本。 是否安全版本 是，安全集群选择是。需要输入访问用户名和上传用户凭证；
），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以购买的MRS集群启动成功的时间点为准，终点以集群删除时间为准。 MRS集群从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功（即集群的状态由初始的“启动中”更新为“运行中”）的时间点，而非创建时间。您可以在现有集群列表的所在集群“创建时间”列查看集群创建成功的时间点。
多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，具体请参考终端节点。
SQL防御规则添加针对Spark的SQL防御规则。 Spark SQL引擎支持的各类型SQL防御规则可参考MRS SQL防御规则。 例如添加一条规则ID为“static_0001”，SQL语句中count distinct出现次数超过2就进行“提示”的规则。 图1 添加Spark SQL防御规则
count; } } 带checkpoint的数据源 source算子的代码，该段代码每发送10000条数据休息1秒钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 import
1版本。 HetuEngine HetuEngine支持物化视图及自动刷新。 HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件，一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1
阅模型，提供一对多的消息订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式。 首先，作为主题拥有者，可以先创建一个主题，并对主题设置访问控制权限来决定哪些发布者和订阅者可以通过该主题进行交流。MRS将集群消息发送至您有权限发布消息的主题，然后所有订阅了该主题的订阅者（可以是手机
History Server页面用于展示已完成和未完成的应用的运行情况。 图1 History Server页面 选择一个应用ID，单击此页面将跳转到该应用的Spark UI页面。 Spark UI页面，用于展示正在执行的应用的运行情况。 图2 Spark UI页面 通过查看Spark日志获取应用运行情况。
下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“ClickHouse”。 在“主机”中选择异常的主机，单击“确定”。 单击右上角的时间编辑按钮，设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后1小时，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警
Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤： 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考章节 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Flink的基本概念。 Flink基本概念 准备开发和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java
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