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无 spark.eventLog.logStageExecutorMetrics 是否将executor metrics的每个stage峰值（针对每个executor）写入event log。 false 父主题： Spark运维管理
无 spark.eventLog.logStageExecutorMetrics 是否将executor metrics的每个stage峰值（针对每个executor）写入event log。 false 父主题： Spark运维管理
执行该特性会占用涉及节点的磁盘IO资源、网络带宽资源，请尽量在业务不繁忙的时候使用。 参数dfs.disk.balancer.top.nodes.number指定Top N节点返回的DataNode列表是不断重新计算的，因此不必设置的过大。
“单个map的最大带宽(MB/s)”：填写单个map最大带宽，默认值为“100”。 在“最大恢复点个数”填写备份任务在本集群中备份可保留的快照数量。 在HDFS“备份内容”中，根据业务需要选择一个或多个需要备份的HDFS目录。
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。
“单个map的最大带宽(MB/s)”：填写单个map最大带宽，默认值为“100”。 在“最大恢复点个数”填写备份任务在本集群中备份可保留的快照数量。 在“备份内容”中，选择一个或多个需要备份的Hive表。
执行该特性会占用涉及节点的磁盘IO资源、网络带宽资源，请尽量在业务不繁忙的时候使用。 参数dfs.disk.balancer.top.nodes.number指定Top N节点返回的DataNode列表是不断重新计算的，因此不必设置的过大。
/reassignment.json --execute --throttle 50000000 --throttle 50000000：限制网络带宽为50MB。带宽可根据数据量大小及客户对均衡时间的要求进行调整，5TB数据量，使用50MB带宽，均衡时长约8小时。
“单个map的最大带宽(MB/s)”：填写单个map最大带宽，默认值为“100”。 “NFS”：表示将备份文件通过NFS协议保存在NAS中。选择此参数值，还需要配置以下参数： “IP 模式”：目标IP的IP地址模式。
由于所有数据都被写入容错文件系统，文件系统的写入吞吐率和用于数据复制的网络带宽，可能就是潜在的瓶颈了。在此情况下，需要创建更多的Recevier增加数据接收的并行度，或使用更好的硬件以增加容错文件系统的吞吐率。
配置MRS集群通过IAM委托对接OBS MRS支持用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算模式。MRS通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置， 实现使用ECS自动获取的临时AK/SK访问OBS。避免了AK/SK直接暴露在配置文件中的风险。
“单个map的最大带宽(MB/s)”：填写单个map最大带宽，默认值为“100”。 在“最大恢复点个数”填写备份任务在本集群中备份可保留的快照数量。 在“备份内容”中，选择一个或多个需要备份的HBase表。
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，降低了网络带宽的占用。
如果您希望MRS服务运行在隔离的专属区域，请您先申请专属计算集群，再创建专属云MRS集群。 了解和申请专属计算集群，请参见《专属计算集群用户指南》。 如果您希望MRS服务拥有独享的存储设备，请您在开通专属计算集群后申请专属企业存储，再创建专属云MRS集群。
首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作的集群名称 > Guardian > RPC”，单击“TokenServer RPC处理平均时间”，单击“default”规则所在行的“操作”列的“修改”，将“紧急”或“重要”告警级别对应的“阈值”修改为告警出现后1天内监控值的峰值的
Manager首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作的集群名称 > Guardian > RPC”，单击“TokenServer RPC队列平均时间”，单击“default”规则所在行的“操作”列的“修改”，修改“紧急”或“重要”告警级别对应的“阈值”为告警出现后1天内监控值的峰值的
peak_memory_bytes bigint 所有BE节点使用的内存峰值，单位为字节。 stmt string 具体执行的SQL语句信息。 reserve1 string 保留字段1。 reserve2 string 保留字段2。 父主题： Doris运维管理
数据迁移工具将根据待迁移数据表的大小自动计算需要迁移的分区，数据迁移量则是计算出的需要迁移的分区总大小。 提交迁移任务成功后，单击操作列的“启动”。如果任务类型是即时任务则开始执行任务，如果是定时任务则开始倒计时。
作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。
迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。
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