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高可用HA部署架构 MRS服务提供了基于ELB的HA部署架构，可以将用户访问流量自动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。
方案一： 放通网络ACL所有出站流量，此方案能保证集群正常创建与使用，优先建议使用此方案。 图3 放通网络ACL所有出站流量配置示例 方案二： 放通保证集群创建成功的最小出规则，此方案可能在后续使用中因出方向规则遗漏导致集群使用问题，不建议使用方案。
5（流量大建议使用默认值） read.end-commit 选填 Stream增量消费，通过参数read.streaming.start-commit指定起始消费位置； Batch增量消费，通过参数read.streaming.start-commit指定起始消费位置，通过参数read.end-commit
ClickHouse提供了基于Loadbalance部署架构，可以将用户访问流量自动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。
ClickHouse提供了基于Loadbalance部署架构，可以将用户访问流量自动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。
在退服Broker时，可以在KafkaUI界面查看分区迁移进度，如果观察到迁移进度过慢，可以在业务低峰期间，动态调整分区迁移流量，如果退服过程影响业务流量，可以调小分区迁移流量，设置取消正在执行的分区迁移任务。
ELB负载均衡 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，详细操作请参见配置通过ELB访问Doris集群。
在“Brokers Metrics”处可查看Broker节点数据流量的jmx指标，包括在不同时段的时间窗口内，Broker节点平均每秒流入消息条数， 每秒流入消息字节数， 每秒流出消息字节数，每秒失败的请求数，每秒总的请求数和每秒生产的请求数。
ClickHouse提供了基于Loadbalance部署架构，可以将用户访问流量自动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。
ClickHouse提供了基于Loadbalance部署架构，可以将用户访问流量自动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。
流量管控：支持按地区限制数据传输所占用的网络带宽，避免在跨地域有限带宽场景下因流量独占而影响其他业务的正常使用。 跨域功能使用指导 前提条件： 确保本端和远端集群的数据节点上分别部署至少一个HSFabric实例。 确保本端和远端集群的HSFabric实例所在节点的网络互通。
ClickHouse应用场景 ClickHouse是Click Stream + Data WareHouse的缩写，起初应用于一款Web流量分析工具，基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。
被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 ClickHouse、ZooKeeper 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。
对系统的影响 多路读会增加网络流量和CPU使用率，由于需要处理更多的连接和请求，需要根据现网硬件及作业情况实际调整。例如：默认三副本的情况下启用多路读，组件内存至少需要设置为已有的三倍。
对系统的影响 Broker实例扩容后长时间未完成分区均衡操作，导致Kafka服务长时间处于分区不均衡状态，可能会影响业务读写流量性能降低。 可能原因 迁移的分区数据量过大，限流参数设置的太小。 处理步骤 登录KafkaUI页面。
流量突增过载场景调优 当业务侧突然出现流量峰值，例如，请求量暴涨10倍等场景，可执行以下操作进行调整： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > HBase > 图表”，在左侧图表分类中选择“Handler”，查看“RegionServer处理用户表请求的活跃的
索引表必须使用HIndexWALPlayer回放日志，不支持WALPlayer回放日志。
在“Brokers Metrics”处可查看Broker节点数据流量的jmx指标，包括在不同时段的时间窗口内，Broker节点平均每秒流入消息条数， 每秒流入消息字节数， 每秒流出消息字节数，每秒失败的请求数，每秒总的请求数和每秒生产的请求数。
减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的Connector，以及Connector相关的底层数据源或存储系统。
首先需要确认能否保证EXACTLY_ONCE（严格一次），因为端到端EXACTLY ONCE语义需要输入数据源的可回放（例如Kafka可回放数据），输出数据源的事务性（例如MySQL可原子性写入数据）。
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