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概述 “算子帮助”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 转换流程 Loader读取源端数据，通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段，再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子。
Loader算子说明 转换流程 Loader读取源端数据，通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段，再通过转换算子，对这些字段做清洗或转换，最后通过输出算子将处理后的字段，输出到目标端。 每个作业，如果进行数据转换操作，有且只能有一个输入算子，有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据，将成为脏数据跳过。
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。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。 对于数据关联
告警参数 参数名称 参数含义 来源 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。 设备分区名 产生告警的磁盘分区。 Trigger Condition 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 磁盘容量不足会导致Kafka写入数据失败。
图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地
company.line2.device1.temperature root.company.line2.device1.speed root.company.line2.device2.speed root.company.line2.device2.status root.company
如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 新特性和优化 MRS Manager 新增磁盘不可用告警 新增设备分区丢失告警自动清除能力 慢盘/卡io算法优化 慢盘自动隔离机制优化 补丁兼容关系 MRS 1.9.3.10补丁包中已包含所有MRS 1.9
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。 操作步骤 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面。
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。 使用时需添加如下参数： 'read.rate.limit'
now(), `device` UInt32, `value` Float32, `value64` Float64 ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(when) ORDER BY (device, when)
Manager主备节点间心跳中断 ALM-12011 Manager主备节点同步数据异常 ALM-12012 NTP服务异常 ALM-12014 设备分区丢失 ALM-12015 设备分区文件系统只读 ALM-12016 CPU使用率超过阈值 ALM-12017 磁盘容量不足 ALM-12018 内存使用率超过阈值
创建FlinkServer作业写入数据至ClickHouse表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 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。
FlinkSQL Kafka表开发建议 Kafka作为source表时应设置限流 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 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。 【示例】 #如下参数作用在每个并行度 'scan.records-per-second
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。当检测到HBase存在热点限流Region时，上报该告警。
配置通过ELB访问Doris集群 Doris支持使用基于MySQL协议的客户端访问单个FE节点进行业务操作，当FE故障时，无法对外提供服务。因此，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 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
Doris冷热分离介绍 在数据分析的实际应用场景中，冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。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。
Map<String, String> tuple = new HashMap(); tuple.put("device", "root.sg.d1"); tuple.put("timestamp", String.valueOf(System
Map<String, String> tuple = new HashMap(); tuple.put("device", "root.sg.d1"); tuple.put("timestamp", String.valueOf(System
datatype=BOOLEAN,encoding=PLAIN; 创建对齐时间序列： create aligned timeseries root.ln.device1(latitude FLOAT encoding=PLAIN compressor=SNAPPY, longitude FLOAT encoding=PLAIN
22260, "认证用户名", "认证用户密码", "select s1 from " + ROOT_SG1_D1 + " align by device"); IoTDBSource<RowRecord> source = new IoTDBSource<Ro
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