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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性
ALM-18017 NodeManager非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn NodeManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn NodeManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn NodeManager非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的
ALM-12052 TCP临时端口使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测TCP临时端口使用率，并把实际使用率和阈值（系统默认阈值80%）进行比较，当检测到TCP临时端口使用率连续多次（默认值为5）超过阈值时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置
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
ALM-43017 JDBCServer2x进程Full GC次数超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测JDBCServer2x进程的Full GC次数，当检测到JDBCServer2x进程的Full GC次数超出阈值（连续3次检测超过12次）时产生该告警。用户可通过“运维 >
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
在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 问题 当开启Yarn External Shuffle服务时，在Spark应用执行过程中，如果当前shuffle连接过多，Yarn External Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError
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
使用Presto客户端执行查询语句 用户可以根据业务需要，在MRS集群的客户端中进行交互式查询。启用Kerberos认证的集群，需要提交拓扑的用户属于“presto”组。 MRS 3.x版本Presto组件暂不支持开启Kerberos认证。 前提条件 获取用户“admin”账号密码
FlinkIoTDBSource样例程序 功能简介 IoTDB与Flink的集成。此模块包含了iotdb source，通过flink job将时序数据从IoTDB读取出来并且打印。 代码样例 该示例演示了Flink job 如何从IoTDB server读取时序数据的场景： Flink
ALM-12052 TCP临时端口使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测TCP临时端口使用率，并把实际使用率和阈值（系统默认阈值80%）进行比较，当检测到TCP临时端口使用率连续多次（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
ALM-19020 HBase容灾等待同步的wal文件数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测每个HBase服务实例RegionServer等待同步的wal文件数量。该指标可以在RegionServer角色监控界面查看，当检测到某个RegionServer上的等待同步wal文件数量超出阈值
ALM-38013 Produce请求在请求队列的时延超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Broker实例的Produce请求在请求队列的时延，当检测到某个Broker上的Produce请求在请求队列的时延连续10次超出阈值时产生该告警。 当Produce请求在请求队列的时延小于或等于阈值时
ALM-45643 RocksDB的MemTable大小持续超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业
ALM-45647 RocksDB的Pending Compaction预估总大小持续超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration
查看MRS集群已修改的组件配置参数 MRS支持一键查看集群内各服务配置参数的变动情况，方便用户快速排查定位问题，提升配置管理效率。 用户可通过MRS 3.x版本集群Manager界面快速查看集群内各服务所有非初始默认值、同一角色实例之间非统一值、集群配置修改的历史记录、集群内当前配置状态为过期的参数
输入文件数超出设置限制导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报Job Submission failed with exception 'java.lang.RuntimeException(input file number exceeded the limits
自动弹性伸缩 特性简介 随着企业的数据越来越多，越来越多的企业选择使用Spark/Hive等技术来进行分析，由于数据量大，任务处理繁重，资源消耗较高，因此使用成本也越来越高。当前并不是每个企业在每时每刻在进行分析，而一般是在一天的一个时间段内进行分析汇总，因此MRS提供了弹性伸缩能力
ALM-19019 HBase容灾等待同步的HFile文件数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测每个HBase服务实例RegionServer等待同步的HFile文件数量。该指标可以在RegionServer角色监控界面查看，当检测到某个RegionServer上的等待同步
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