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主机详情页面的右侧展示图表区，包含该主机的各个关键监控指标报表。 用户可以单击右上角的“ > 定制”，自定义在图表区展示的监控报表。选择时间区间后，单击“ > 导出”，可以导出指定时间区间内的详细监控指标数据。 单击监控指标标题后的可以打开监控指标的解释说明。 查看主机图表，进程和资源信息。
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
Storm集群信息较多超过系统默认Thrift传输大小的设置。 原因分析 查看Storm服务状态及监控指标： MRS Manager界面操作：登录MRS Manager，依次选择“服务管理 > Storm”，查看当前Storm状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager
足。 原因分析 在HBase长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HBase的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid*”文件，当该文件不存在时，jinfo会执行kill -3将jstack信息打印到
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB持续触发写限流，即作业写RocksDB的速率不为0时则发送告警。当作业写RocksDB的速率为0时，则告警恢复。
端口被占用导致RegionServer启动失败 问题现象 Manager页面监控发现RegionServer状态为Restoring。 原因分析 通过查看RegionServer日志（/var/log/Bigdata/hbase/rs/hbase-omm-xxx.log）。 使用lsof
nstall/dbservice/ha/module/harm/plugin/script/gsDB/.startGS.fail”这个文件监控。其中XXX是产品版本号。 如果这个文件中的值大于3就会启动失败，NodeAgent会一直尝试重启该实例，此时仍会失败而且这个值每启动失败一次就会加1。
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
日志收集、监控数据聚合等场景，实现高效的流式数据采集，实时数据处理存储等。 ClickHouse集群：ClickHouse集群是一个用于联机分析的列式数据库管理系统，具有压缩率和极速查询性能。广泛用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 实时分析集群：实
nator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。
nator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。
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
ALM-24005 Flume传输数据异常（2.x及以前版本） 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控，当Channel满的时长超过阈值，或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后，系统发送告警。 用户可通过配置修改阈值：修改对应chann
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。 在Kafka概览页面获取Controller节点信息。
ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHouse消费数据时出现异常，需要查看ClickHouse的日志。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
间不足。 原因分析 在HDFS长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HDFS的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid*”文件，当该文件不存在时，jinfo会执行kill -3将jstack信息打印到
nator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。
读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A
nator报告快照制作完成，CheckpointCoordinator认为快照制作失败，如图2所示。 图1 时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。
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