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存使用率小于或等于阈值的85%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50206 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 Trigger
Scheduler模式下，删除租户的时候，只是把租户队列的容量设置为0，并且把状态设为“STOPPED”，但是队列在Yarn的服务里面仍然残留。由于Yarn的机制，无法动态删除队列，管理员可以执行命令手动清除残留的队列。 对系统的影响 脚本运行过程中会重启controller服务，同步Yarn的配置，并重
数据盘密钥名称 用于加密数据盘的密钥名称。如需对已使用的密钥进行管理，请登录密钥管理控制台进行操作。 数据盘密钥ID 用于加密数据盘的密钥ID。 组件版本 集群安装各组件的版本信息。 委托 通过绑定委托，ECS或BMS云服务将有权限来管理您的部分资源。 父主题： 查看MRS集群日志
MRS为用户提供海量数据的管理及分析功能，快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。开源组件结构复杂，安装、配置、管理过程费时费力，使用Manager将为您提供企业级的集群的统一管理平台。 提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的运行状态。 提供图形化的指标监控及定制，您能及时的获取系统的关键信息。
U使用率小于或等于阈值的85%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50202 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 Trigger
存使用率小于或等于阈值的85%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50203 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 Trigger
U使用率小于或等于阈值的85%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50205 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 Trigger
记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。
如果用户访问别人创建的表或数据库，需要授予权限。所以根据Hive使用场景的不同，用户需要的权限可能也不相同。 表1 Hive使用场景 主要场景 用户需要的权限 使用Hive表、列或数据库 使用其他用户创建的Hive表、列或数据库，不同的场景需要不同的Hive权限，例如： 创建表，需要“建表”。
传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。
集中出现的不同值的个数。例如“国家”是一个维度，如果有200个不同的值，那么此维度的基数就是200。 根据官方建议和实践经验，在维度基数小于1万的时候，对维度字段做LowCardinality编码，导入性能会有略微下降，查询性能提升明显，数据存储空间下降明显。 在默认的情况下，声
如果同时存在读和写的操作，这两种操作的性能会互相影响。如果写入导致的flush和compaction操作频繁发生，会占用大量的磁盘IO操作，从而影响读取的性能。如果写入导致阻塞较多的compaction操作，就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型
Kafka管理员用户组。添加入本组的用户，拥有所有Topic的创建，删除，授权及读写权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 storm Storm的普通用户组，属于该组的用户拥有提交拓扑和管理属于自己的拓扑的权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 stormadmin
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不
设置各个节点上的Supervisor角色实例（包含其启动并管理的Worker进程）所使用的物理CPU百分比。根据Supervisor所在节点业务量需求，适当调整参数值，优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。
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