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res NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark
出现该问题的主要原因为RegionServer分配的内存过小、Region数量过大导致在运行过程中内存不足，服务端对客户端的响应过慢。在RegionServer的配置文件“hbase-site.xml”中需要调整如下对应的内存分配参数。 表1 RegionServer内存调整参数 参数 描述 默认值 GC_OPTS
JobHistory进程堆内存使用超出阈值”告警，且按照告警参考处理无效。 问题现象 集群出现告警“ALM-43006 JobHistory进程堆内存使用超出阈值”并且按照指导处理以后，运行一段时间又会出现同样的告警。 原因分析 可能存在JobHistory内存泄露问题，需要安装相应的补丁修复。
准备Spark应用运行环境 操作场景 Spark的运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。您可以执行如下操作完成运行环境准备。 准备运行调测环境 在弹性云服务器管理控制台，申请一个新的弹性云服务器，用于应用开发运行调测。 弹性云服务器的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。
配置ClickHouse元数据预先缓存到内存 本章节适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 操作场景 在业务表数量以及表数据量比较大的场景下，滚动重启过程中加载元数据比较耗时，可通过RocksDB将元数据预先缓存到内存，从而提高元数据的加载效率。 开启表元数据预先缓存能力
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能：
查看MRS集群运行状态 MRS支持创建多个集群，集群购买数量受弹性云服务器数量限制。用户可以通过管理控制台查看所有MRS集群运行状态。 查看MRS集群运行状态 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，进入集群列表页面。 集群列表默认按创建时间顺序排列，集群列表参数说明如表1所示。
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
配置MRS集群对接Syslog服务器上报告警 如果用户需要在统一的告警平台查看集群的告警和事件，管理员可以在FusionInsight Manager使用Syslog协议将相关数据上报到告警平台。 Syslog协议未做加密，传输数据容易被窃取，存在安全风险。 前提条件 对接服务器对应的弹性云服务器需要和
JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。
个SFTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
r支持配置多个FTP服务器操作数据，单击“添加”可增加多行FTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 FTP服务器的IP FTP服务器的IP地址。 ftpName FTP服务器端口 FTP服务器的端口号。 22 FTP用户名 访问FTP服务器的用户名。 root
的功能主要使用jvm内存，而Executor承担数据读写，算子计算等功能，主要使用offheap内存；拆分后可有效提升内存使用率；另外，所有的SQL执行统计均在Coordinator中记录，分离后可通过访问几个Coordinator节点获取整个集群的SQL运行情况，可减少运维压力。
在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能：
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
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