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ALM-29015 Catalog进程内存占用率超过阈值 告警解释 以30s为周期检测Catalog进程系统内存占用率，当检测到的超过默认阈值（80%）时，系统产生此告警。 当系统检测到进程内存占用率下降到阈值以下时，告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 29015
ALM-29106 Tserver进程CPU占用率过高 告警解释 系统每60秒周期性检测Kudu的服务状态，当检测到Kudu Tserver进程CPU占用率过高时，此时产生该告警。 Tserver进程CPU占用率正常时，系统认为Kudu实例服务恢复，告警清除。 告警属性 告警ID
ALM-29104 Tserver进程内存占用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Kudu Tserver进程内存占用率，当检测到Tserver进程占用率超过阈值，此时产生该告警。 Tserver进程内存占用率恢正常后，系统认为Kudu实例服务恢复，告警清除。 告警属性 告警ID
ALM-29004 Impalad进程内存占用率超过阈值 告警解释 以30s为周期检测Impalad进程系统内存占用率，当检测到的超过默认阈值（80%）时，系统产生此告警。 当系统检测到进程内存占用率下降到阈值以下时，告警将自动解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除
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，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，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，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Co
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，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，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，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Co
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，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，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，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Co
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，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，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，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Co
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，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，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，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Co
本章节仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 告警解释 Clickhouse中元数据信息会存储在Zookeeper上，因此会占用Znode，但是在业务无大的变动的场景下，Znode占用数出现持续陡增，两小时增长量超过设定的阈值，则上报告警。对于大量导数据或者迁业务场景下，可以忽略此次告警的上报。
io位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 图1 Alluxio架构
优化Flink内存GC参数 操作场景 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
存储配置 参数 描述 默认值 hoodie.parquet.max.file.size Hudi写阶段生成的parquet文件的目标大小。对于DFS，这需要与基础文件系统块大小保持一致，以实现最佳性能。 120 * 1024 * 1024 byte hoodie.parquet.block
低成本的数据存储能力。MRS可以直接处理OBS中的数据，客户可以基于OBS服务Web界面和OBS客户端对数据进行浏览、管理和使用，同时可以通过REST API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie
配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 当大量的状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore，导致JVM GC占用大量时间时，可以通过如下配置，选择RocksDB作为状态后端。 配置参数
配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。
任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤
r两种进程。在任务调度和运行的过程中，JobManager和TaskManager承担了很大的责任。 因而JobManager和TaskManager的参数配置对Flink应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Flink集群性能做优化。 操作步骤 配置JobManager内存。
任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤
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