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ALM-45279 RangerAdmin非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测RangerAdmin服务非堆内存使用状态，当连续5次检测到RangerAdmin实例非堆内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时产生该告警，非堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性
ALM-45286 TagSync直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测TagSync服务直接内存使用状态，当连续5次检测到TagSync实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警。当TagSync直接内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性
ALM-45287 TagSync非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测TagSync服务非堆内存使用状态，当连续5次检测到TagSync实例非堆内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时产生该告警，非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
ALM-45740 TokenServer垃圾回收(GC)时间超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测TokenServer进程的垃圾回收（GC）占用时间，当连续5次检测到TokenServer进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认
配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 操作场景 默认情况下，NameNode会随机选择DataNode节点写文件。当集群内某些数据节点的磁盘容量不一致（某些节点的磁盘总容量大，某些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时的磁盘选择策略为
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDFS
PyFlink样例程序代码说明 通过Python API的方式提交Flink读写Kafka作业到Yarn上代码样例 下面列出pyflink-kafka.py的主要逻辑代码作为演示，在提交之前需要确保“file_path” 为要运行的SQL的路径，建议写全路径。 完整代码参见“flink-examples
提交Storm拓扑失败，提示Failed to check principle for keytab 问题背景与现象 使用MRS流式安全集群，主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka等。 定义拓扑访问HDFS、HBase等组件，使用客户端命令，提交Topology失败。
ALM-26054 Nimbus堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Storm Nimbus堆内存使用率，并把实际的Storm Nimbus堆内存使用率和阈值相比较。当连续5次检测到Storm Nimbus堆内存使用率超出阈值（默认值为80%）时产生该告警。 用户可通过
ALM-45004 HetuEngine计算实例任务积压 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测HetuEngine计算实例的运行任务个数，当检测到HetuEngine计算实例的运行任务个数大于50时产生该告警。 HetuEngine计算实例运行的任务个数小于等于
ALM-45006 HetuEngine计算实例内存负载使用率超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测HetuEngine计算实例的内存负载使用率，当检测到HetuEngine计算实例的内存负载使用率大于80%时产生该告警。 HetuEngine
ALM-45008 HetuEngine计算实例查询时延超过阈值 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测HetuEngine计算实例的查询时延，当检测到HetuEngine计算实例的查询时延大于等于60S时产生该告警。 HetuEngine计算实例的查询时延小于
ALM-45738 TokenServer直接内存使用率超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测TokenServer服务直接内存使用状态，当连续5次检测到TokenServer实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警
ALM-45739 TokenServer非堆内存使用率超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测TokenServer服务非堆内存使用状态，当连续5次检测到TokenServer实例非堆内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时产生该告警
ALM-12016 CPU使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测CPU使用率，并把实际CPU使用率和阈值相比较。CPU使用率默认提供一个阈值范围。当检测到CPU使用率连续多次（可配置，默认值为10）超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1，CPU使用率小于或等于阈值时，告警恢复
ALM-12050 网络写吞吐率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测网络写吞吐率，并把实际吞吐率和阈值（系统默认阈值80%）进行比较，当检测到网络写吞吐率连续多次（默认值为5）超过阈值时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 >
ALM-14036 NameNode进入安全模式 告警解释 NameNode每30秒周期性检查进程状态，NameNode进入安全模式时触发该告警。 进程状态正常后告警清除。 该告警仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 14036 重要
ALM-18009 JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率，并把实际的Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率和阈值相比较。当Mapreduce
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为
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