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ClickHouse支持和OpenLDAP进行对接，通过在ClickHouse上添加OpenLDAP服务器配置和创建用户，实现账号和权限的统一集中管理和权限控制等操作。此方案适合从OpenLDAP服务器中批量向ClickHouse中导入用户。 本章节操作仅支持MRS 3.1.0及以上集群版本。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
ClickHouse支持和OpenLDAP进行对接，通过在ClickHouse上添加OpenLDAP服务器配置和创建用户，实现账号和权限的统一集中管理和权限控制等操作。此方案适合从OpenLDAP服务器中批量向ClickHouse中导入用户。 本章节操作仅支持MRS 3.1.0及以上集群版本。
Manager关键特性 Manager关键特性：统一监控告警 Manager提供可视化、便捷的监控告警功能。用户可以快速获取集群关键性能指标，并评测集群健康状态，同时提供性能指标的定制化显示功能及指标转换告警方法。Manager可监控所有组件的运行情况，并在故障时实时上报告警。通过界
hdfs.dir.threshold 监控HetuEngine作业的大目录阈值，超过当前阈值就会上报事件。 单位：GB。 100 hive.job.hdfs.monitor.dir 监控Hive作业的大目录监控路径，不允许监控根目录。 如果需要监控的目录包含用户目录等可变目录使用/*/代替。
在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可用分区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。 其他配置参数详细信息，请参见“弹性云服务器 > 快速入门 > 购买并登录Windows弹性云服务器” 方法二：使用本机
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
0个map和10000个reduce，任务失败。 回答 ZooKeeper IO瓶颈观测手段： 通过Manager的监控页面查看单个节点上ZooKeeper请求监控，判断是否严重超出规格限制。 通过观测ZooKeeper的日志以及HBase的日志，查看是否有大量的IO Exception
2020-08-04 解决的问题 MRS 2.1.0.8 修复问题列表： MRS Manager 解决委托访问OBS，ECS接口限流问题 MRS Manager支持多人登录 支持全链路监控 MRS大数据组件 carbon2.0升级 解决HBASE-18484问题 MRS 2.1.0.7 修复问题列表：
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
解决Spark长时间运行Token过期问题 MRS 2.1.0.8 修复问题列表： MRS Manager 解决委托访问OBS，ECS接口限流问题 MRS Manager支持多人登录 支持全链路监控 MRS大数据组件 carbon2.0升级 解决HBASE-18484问题 MRS 2.1.0.7 修复问题列表：
%”），如果超过该阈值，则触发告警。 当发出告警的目录的子目录/文件数所占百分比低于阈值后，该告警将自动恢复。当监控开关关闭，所有目录对应的该告警都将自动恢复。当从监控列表中移除指定目录时，该目录对应的告警也会自动恢复。 HDFS目录的子文件/目录最大个数由参数“dfs.namenode
0个map和10000个reduce，任务失败。 回答 ZooKeeper IO瓶颈观测手段： 通过Manager的监控页面查看单个节点上ZooKeeper请求监控，判断是否严重超出规格限制。 通过观测ZooKeeper的日志以及HBase的日志，查看是否有大量的IO Exception
Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark
产生告警的集群或者系统名称 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 对系统的影响 监控指标上报CES失败，在CES中无法看到MRS云服务的监控指标。 可能原因 权限问题请求CES接口失败。 网络问题上报CES数据失败。 服务内部问题导致上报CES数据失败。
DefaultMetricsConsumer：表示不收集OBS监控指标 要使用OBS监控功能，需确保上报OBS监控指标开关打开。 org.apache.hadoop.fs.obs.metrics.OBSAMetricsProvider 父主题： 使用Spark/Spark2x
支持可视化定义流作业和批作业。 支持作业资源、故障恢复策略、Checkpoint策略可视化配置。 流作业和批作业的状态监控。 Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。
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