检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标： Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic
在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。
使用HDFS异步删除特性 操作场景 HDFS异步删除特性适用于存在删除大目录的场景，通过异步以及流量控制的方式删除block块的方式，能有效降低连续持有锁的时间。 该操作仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。
Flink on Hudi作业参数建议 Hudi表作为Source表时建议设置限流 Hudi表作为Source表，防止上限超过流量峰值，导致作业出现异常带来不稳定因素，因此建议设置限流，限流上限应该为业务上线压测的峰值。
操作场景 Flink通过对接ClickHouse的ClickHouseBalancer实例进行读写，有效避免ClickHouse流量分发问题。FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。
防止上限超过流量峰值，导致作业异常带来不稳定因素。因此建议设置限流，限流上限应该为业务上线压测的峰值。
ALM-19023 HBase Region限流 告警解释 HBase服务安装MetricController实例时，热点自愈功能自动开启，告警模块按120秒周期检测HBase是否存在因为热点问题被限制请求流量的Region。
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：实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHouse组件提供一个海量的数据采集、数据的实时分析和查询的系统。
基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时，ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。
例如，在行为分析场景中，需支持近期流量数据的高频查询和高时效性，历史数据的访问频次很低，但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作，且查询需求也会随着时间推移锐减，如果将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。 本章节仅适用于MRS 3.3.1 及之后版本。
Kafka生产和消费的流量大小 细化到Topic级别。
图1 错误信息样例 回答 在JobHistory界面中跳转到某个应用的原生页面时，JobHistory需要回放该应用的Event log，若应用包含的事件日志较大，则回放时间较长，浏览器需要较长时间的等待。
图1 错误信息样例 回答 在JobHistory界面中跳转到某个应用的原生页面时，JobHistory需要回放该应用的Event log，如果应用包含的事件日志较大，则回放时间较长，浏览器需要较长时间的等待。
图1 错误信息样例 原因分析 在JobHistory界面中跳转到某个应用的WebUI页面时，JobHistory需要回放该应用的Event log，若应用包含的事件日志较大，则回放时间较长，浏览器需要较长时间的等待。
COLUMN_NAME" ='$9')) ORDER BY NUCORDER0; 执行gs_guc reload -c log_min_duration_statement=100 -D /srv/BigData/dbdata_service/data/开启SQL录制，发现8中语句执行时长
检查是否Topic流量激增。 在KafkaUI的页面，单击“Topics”，查看上报告警的Topic是否存在流量激增，即短时间内是否生产大量消息。 是，执行7。 如果为Topic流量激增导致，则待下游消费Topic中消息后，告警会自动消除。 否，执行8。
在“KafkaTopic监控”页面单击每一个Topic的“Topic的字节流量 > Topic输入的字节流量”，统计出“Topic输入的字节流量”值最大的Topic。查看该Topic有哪些Partition以及这些Partition所在的主机信息。
Y(Tm)小时，那么整体必须满足： 假设单个磁盘大小为M，该磁盘上有n个Partition（P0,P1……Pn），并且其中第m个Partition的每秒写入数据流量为Q(Pm) MB/s（计算方法：所属Topic的数据流量除以Partition数） 、数据保存时间为T(Pm)小时，
Y(Tm)小时，那么整体必须满足： 假设单个磁盘大小为M，该磁盘上有n个Partition（P0,P1……Pn），并且其中第m个Partition的每秒写入数据流量为Q(Pm) MB/s（计算方法：所属Topic的数据流量除以Partition数）、数据保存时间为T(Pm)小时，那么单个磁盘必须满足
在“KafkaTopic监控”页面单击每一个Topic的“Topic的字节流量 > Topic输入的字节流量”，统计出“Topic输入的字节流量”值最大的Topic。查看该Topic有哪些Partition以及这些Partition所在的主机信息。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
