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%。 同时通过高性能的计算存储分离架构，打破存算一体架构并行计算的限制，最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点，对数据访问效率和并行计算深度优化（元数据操作、写入算法优化等），实现性能提升。 MRS支持自研的超级调度器Superior Scheduler，性能更优。 MRS支持自研超级调度器Superior
ALM-14016 DataNode直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS服务直接内存使用状态，当检测到DataNode实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的90%）时，产生该告警。 直接内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
HetuEngine物化视图SQL示例 配置物化视图改写能力 开启物化视图能力，提高查询的响应效率 配置HetuEngine物化视图改写能力 配置物化视图推荐能力 自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL，使在线查询效率获得倍数提升，同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力
并校验成功后，本次请求合法通过。 安全认证基本概念 本文以HDFS组件应用的安全认证为例介绍安全认证相关的常见基本概念，可以帮助用户减少学习Kerberos框架所花费的时间，有助于更好的理解Kerberos业务。 TGT 票据授权票据（Ticket-Granting Ticke
应用服务端收到请求后，使用本端应用服务对应的密钥解析其中的ST，并校验成功后，本次请求合法通过。 基本概念 以下为常见的基本概念，可以帮助用户减少学习Kerberos框架所花费的时间，有助于更好的理解Kerberos业务。以HDFS安全认证为例： TGT 票据授权票据（Ticket-Granting
Query Language—持续查询语言）。CQL具有以下几个特点： 使用简单：CQL语法和标准SQL语法类似，只要具备SQL基础，通过简单地学习，即可快速地进行业务开发。 功能丰富：CQL除了包含标准SQL的各类基本表达式等功能之外，还特别针对流处理场景增加了窗口、过滤、并发度设置等功能。
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。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
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。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
【Yarn WebUI】无法访问Yarn WebUI 问题现象 集群扩容到300节点后，无法访问Yarn WebUI界面。 原因分析 可能是由于集群节点较多时，NodeManager数据增加，但是未修改实例的内存，导致ResourceManager进程的垃圾回收时间过长，影响Re
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。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
ALM-18018 NodeManager堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn服务堆内存使用状态，当检测到NodeManager实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警。 堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
ALM-14026 DataNode块数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测每个DataNode上的块数，当检测到当前的DataNode节点上块数超过阈值时产生该告警。 如果平滑次数为1，DataNode节点上的块数小于或等于阈值时，告警恢复；如果平滑次数大于1，DataN
ALM-18017 NodeManager非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn NodeManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn NodeManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn NodeManager非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的90%）时产生该告警。
Spark读写Hudi资源配置建议 Spark读写Hudi任务资源配置规则，内存和CPU核心的比例2:1，堆外内存和CPU核心比例0.5:1；即一个核心，需要2G堆内存，0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景，由于处理的数据量比较大，上述资源配比需要调整，内存和Core的比例
ALM-14015 DataNode进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测DataNode进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到DataNode进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
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。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
ALM-14019 DataNode非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS DataNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS Da
Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data
Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data
ClickHouse客户端执行SQL查询时报内存不足如何处理？ 问题现象 ClickHouse会限制group by使用的内存量，在使用ClickHouse客户端执行SQL查询时报如下错误： Progress: 1.83 billion rows, 85.31 GB (68.80
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