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IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预
ALM-18011 NodeManager进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测NodeManager进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到NodeManager进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
ALM-23007 Loader进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Loader进程的垃圾回收（GC）占用时间，当连续5次检测到Loader进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。 告警属性
ALM-45292 PolicySync垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测PolicySync进程的垃圾回收（GC）占用时间，当连续5次检测到PolicySync进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值时，产生该告警。垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。 告警属性
ALM-14014 NameNode进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测NameNode进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到NameNode进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
ALM-14015 DataNode进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测DataNode进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到DataNode进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
置动态资源池。 OBS存储开启本地缓存 OBS数据存储场景可根据业务需求配置本地缓存，提升读取速率，配置单盘100GB本地缓存示例：—data_cache=/srv/BigData/data1/impala:100GB HDFS存储开启短路读 HDFS存储场景下可开启短路读，提升
ty）。 HBase中的表具有如下特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且j
serviceDiscoveryMode=hsfabric" user = "YourUserName" # 认证用的密码写入代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全; # 本示例以密码保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示
ALM-45280 RangerAdmin垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测RangerAdmin进程的垃圾回收（GC）占用时间，当连续5次检测到RangerAdmin进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
TokenServer垃圾回收(GC)时间超过阈值 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进程的垃圾回收（GC）占用时间，当连续5次检测到TokenServer进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 当系统检测到垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行效率。例如：某集群可启动10个Map
ALM-38005 Broker进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Broker进程的垃圾回收（GC）占用时间，当连续3次检测到Broker进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 平滑次数为1，垃圾回收（GC）时间小于或等于
Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行效率。例如：某集群可启动10个Map
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
的文件读取Task过多，采用大颗粒度的日期分区，例如年分区，可以有效降低分区个数和文件数量；对于增量不是很大的维度表，也可以采用非分区表。如果维度表的总数据量很大或者增量也很大，可以考虑采用某个业务ID进行分区，在大部分数据处理逻辑中针对大维度表，会有一定的业务条件进行过滤来提升
ty）。 HBase中的表具有如下特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 HBase接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出
子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HBase和ZooKeeper的关系
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