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”。 图5 配置Modules 在“Dependencies”页面，修改“Module SDK”为“SDKs”中添加的JDK。 图6 修改“Module SDK” 单击“Apply”，单击“OK”。 配置Maven。 参考配置华为开源镜像仓章节描述，增加开源镜像仓地址等配置信息到本地Maven的“setting
reserved”来配置预留磁盘空间大小。配置较小的数值不能满足更大的磁盘要求。但对于更小的磁盘配置更大的数值将浪费大量的空间。 为了避免这种情况，添加一个新的参数“dfs.datanode.du.reserved.percentage”来配置预留磁盘空间占总磁盘空间大小的百分比，那样可以基于总的磁盘空间来预留磁盘百分比。
紧急 否 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。 对系统的影响 部分ClickHouseServer实例不可用。 可能原因 安装或扩容过程中，实例数或分配方式不能满足拓扑要求。 处理步骤
应着FlumeServer实例，直接部署在集群内部。而客户端部署更灵活，可以部署在集群内部，也可以部署在集群外。它们之间没有必然联系，都可以独立工作，并且提供的功能是一样的。 Flume客户端需要单独安装，支持将数据直接导到集群中的HDFS和Kafka等组件上，也可以结合Flume服务端一起使用。
应着FlumeServer实例，直接部署在集群内部。而客户端部署更灵活，可以部署在集群内部，也可以部署在集群外。它们之间没有必然联系，都可以独立工作，并且提供的功能是一样的。 Flume客户端需要单独安装，支持将数据直接导到集群中的HDFS和Kafka等组件上，也可以结合Flume服务端一起使用。
默认配置修改 默认会连接Spark的Executor所在节点本地的TSD进程，在MRS中一般使用默认配置即可，无需修改。 表1 OpenTSDB数据源相关配置 配置名 描述 样例值 spark.sql.datasource.opentsdb.host 连接的TSD进程地址 空（默认值）
MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化
Manager已创建具有ClickHouse相关表权限和访问HDFS的权限的用户，例如：clickhouseuser。 在对接HDFS组件之前，需要注意首先确保HDFS中有对应的目录，ClickHouse的HDFS引擎只会操作文件不会创建或删除目录。 当前系统只支持部署在x86节点的ClickHouse集群对
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
个集群的SQL运行情况，可减少运维压力。 根据业务需求，配置impala资源池和资源队列，核心业务使用单独的队列隔离，并配置mem_limit和exec_time_limit_s避免大查询 使用资源队列可避免不同业务相互抢占资源，相互影响，具体请参考Impala启用并配置动态资源池。
保留的上限值（当前默认值为1000个），旧的UI数据才会在内存中被清除。 因此，在将旧的UI数据从内存中清除之前，UI数据会占用大量内存，从而导致执行10T的TPCDS测试套时出现Driver内存不足的现象。 规避措施： 根据业务需要，配置合适的需要保留的Job和Stage的UI数据个数，即配置“spark
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
用户可以使用Storm的WebUI管理拓扑。“storm”用户组的用户只能管理由自己提交的拓扑任务，“stormadmin”用户组的用户可以管理所有拓扑任务。 操作步骤 访问Storm的WebUI，请参考访问Storm的WebUI。 在“Topology summary”区域，单击指定的拓扑名称。
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配
EXT和SASL_PLAINTEXT两种协议类型的访问监测。可通过设置Kafka服务配置“ssl.mode.enable”为“true”，来启动SSL和SASL_SSL两种协议类型的访问监测。下表是四种协议类型的简单说明： 可以参考修改集群服务配置参数进入Kafka全部配置页面，查看或配置参数。
例，直接部署在集群内部。而客户端部署更灵活，可以部署在集群内部，也可以部署在集群外。它们之间没有必然联系，都可以独立工作，并且提供的功能是一样的。 Flume客户端需要单独安装，支持将数据直接导到集群中的HDFS和Kafka等组件上。 本案例中，通过MRS自定义集群中的Flume
36293915. 打开Manager页面，查看NameNode的GC_OPTS参数配置如下： 图1 查看NameNode的GC_OPTS参数配置 NameNode内存配置和数据量对应关系参考表1。 表1 NameNode内存配置和数据量对应关系 文件对象数量 参考值 10,000,000
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会
Flume与其他组件的关系 Flume与HDFS的关系 当用户配置HDFS作为Flume的Sink时，HDFS就作为Flume的最终数据存储系统，Flume将传输的数据全部按照配置写入HDFS中。 具体操作场景请参见典型场景：从本地采集静态日志保存到HDFS和典型场景：从本地采集动态日志保存到HDFS。
Manager管理，主备集群必须已配置跨集群互信。如果主集群部署为普通模式，不需要配置跨集群互信。 主备集群必须已配置跨集群拷贝。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 必须在主备集群的所有节点的hosts文件中，配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。
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