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提升HBase非业务高峰期的Compaction执行速度 操作场景 HBase支持设置非业务高峰期和非高峰期的Compaction吞吐量，通过在非高峰期设置较大的吞吐量，加快Compaction的执行速度，减小高峰期Compaction对业务的影响。 该操作仅MRS 3.3.0及之后版本支持。
传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port，根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端，访问ThriftServer，进行根据指定namespace获取tablename以及创建表、删除表的操作。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase
具体软件，请到对应的官方网站获取。 https://pypi.org/project/setuptools/#files 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py install。 如下内容表示安装setuptools的47
50MB，可通过参数“max_batch_interval_sec”和“max_batch_size”进行调整。 开启Doris审计日志表功能 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置 > 全部配置 > FE（角色） > 日志
ALM-38001 Kafka磁盘容量不足 告警解释 系统按60秒周期检测Kafka磁盘空间使用率，并把实际磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率默认提供一个阈值范围。当检测到磁盘使用率高于阈值时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置”，在服务列表下面，选择“Kafka
Manager页面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”，进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。 配置方法如表1所示。 表1 IoTDB性能调优参数说明 参数名称 描述 默认值 调优建议 SSL_ENABLE 客户端到服务端通道SSL加密。 true “t
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
命令可能不同，suse尝试使用netcat -lk 9999）： nc -lk 9999 在构造一个端口进行接收数据时，需要在客户端所在服务器上安装netcat 开发思路 使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。
ZooKeeper客户端端口号： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper”，在“配置”页签查看“clientPort”的值。默认为24002。 从6和7回显中获取分区的分布信息和节点信息，在当前目录下创建执行重新分配的json文件。 以迁移的是Brok
ZooKeeper客户端端口号： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ZooKeeper”，在“配置”页签查看“clientPort”的值。默认为24002。 从6和7回显中获取分区的分布信息和节点信息，在当前目录下创建执行重新分配的json文件。 以迁移的是Brok
产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 进程状态异常会导致该进程无法提供正常服务，进而可能导致服务整体异常。 可能原因 主机中正在等待的IO（磁盘IO、网络IO等）在较长时间内未得到响应，进程处于D状态和Z状态。或进程可能被挂起进入T状态。
要添加参数hoodie.payload.ordering.field为preCombineField的值。 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
running = false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkStreamSqlJoinExample样例工程下的com
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 NameNode无法及时处理来自HDFS客户端、依赖于HDFS的上层服务、DataNode等的RPC请求，表现为访问HDFS服务的业务运行缓慢，严重时会导致HDFS服务不可用。 可能原因 NameNode节点的CPU性能不足，导致NameNode无法及时处理消息。
OpenTSDB应用开发常用概念 基本概念 data point：时间序列数据点，包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。 metric：指标项。例如，在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。 timestamp：U
Ranger常见问题 安装集群过程中Ranger启动失败 如何判断某个服务是否使用了Ranger鉴权 新创建用户修改完密码后无法登录Ranger Ranger界面添加或者修改HBase策略时，无法使用通配符搜索已存在的HBase表 在Ranger管理界面查看不到创建的MRS用户
指定clustering的排序方式和排序列： 当前clustering支持linear、z-order、hilbert 三种排序方式，可以通过option方式或者set方式来设置。 linear：普通排序，默认排序，适合排序一个字段， 或者多个低级字段。 z-order和hilbert：多维排序，需要指定“hoodie
Nullable。 ngrambf_v1索引 记录的是数据短语的布隆表过滤器，只支持String和FixedString数据类型。只能够提升in、notIn、like、equals和notEquals查询的性能，其完整形式为： ngrambf_v1(n, size_of_bloom_filter_in_bytes
配置从NameNode支持读操作 配置场景 在配置了HA的HDFS集群中，存在一个主NameNode和一个备NameNode。主NameNode处理所有的客户端请求，备NameNode保持最新的元数据信息和块位置信息。但是在这种架构存在一个缺点：主NameNode会成为客户端请求处理的瓶颈，在请求繁忙的集群中表现更为明显。
1版本说明 发布日期 MRS 3.2.0-LTS.1 2023年4月28日 更新内容 服务模块 主要变更点 ClickHouse 升级到22.3.2.2版本。 ClickHouse支持多租户，通过CPU优先级和内存限额分配资源。 Flink 升级到1.15.0版本。 FlinkServer支持审计日志。
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