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%”），如果超过该阈值，则触发告警。 当发出告警的目录的子目录/文件数所占百分比低于阈值后，该告警将自动恢复。当监控开关关闭，所有目录对应的该告警都将自动恢复。当从监控列表中移除指定目录时，该目录对应的告警也会自动恢复。 HDFS目录的子文件/目录最大个数由参数“dfs.namenode
策略，使集群在不同的时间段自动调整参数值，从而更有效地利用资源。 系统管理员可以在Manager查看静态服务池各个服务使用资源的监控指标结果，包含监控指标如下： 服务总体CPU使用率 服务总体磁盘IO读速率 服务总体磁盘IO写速率 服务总体内存使用大小 查看静态资源（3.x及之后版本）
如果服务右侧显示则表示该服务配置已过期。 监控状态报表： 主页界面的右侧为图表区，包含关键监控状态的报表，例如集群中所有主机的状态、主机CPU使用率、主机内存使用率等。用户可以自定义在图表区展示的监控报表，请参考查看MRS集群资源监控指标。 监控图表的数据来源可在图表的左下方查看，每个监控报表可以放大查看具体数值，也可以关闭不再显示。
消息通知 配置消息通知后，可以实时给用户发送MRS集群健康状态，用户可以通过手机短信或邮箱实时接收到MRS集群变更及组件告警信息。MRS可以帮助用户轻松运维，实时监控，实时发送告警，操作灵活，大数据业务部署更加省心省力。 消息通知 告警管理 MRS可以实时监控大数据集群，通过告警和事件
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
Manager（MRS 3.x及之后版本） 操作场景 MRS 3.x及之后版本的集群使用FusionInsight Manager对集群进行监控、配置和管理。用户在集群安装后可使用账号登录FusionInsight Manager。 当前支持以下几种方式访问FusionInsight
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Pending Compaction请求数持续达到flush/compaction线程数的n倍，则发送告警。当作业RocksDB的Pending
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的MemTable大小持续超过用户配置的阈值（metrics.reporter.alarm.job.alarm
StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容M
成大宽表后，通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工 建议使用Hive/Spark进行数据批量加工，FilkSQL进行数据增量加工。 数据入库 建议使用CDL（增量实时同步）和Loader（批量同步）工具进行数
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Pending Compaction预估总大小持续达到用户配置的阈值，则发送告警。当作业RocksDB的Pending
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Pending Flush请求数持续达到flush/compaction线程数的n倍，则发送告警。当作业RocksDB的Pending
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Write P95耗时达到用户配置的阈值（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Level0层SST文件数持续达到用户配置的阈值（state.backend.rocksdb.level0_
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 查看SparkS
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Get P95耗时达到用户配置的阈值（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb
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