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如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 问： 如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 答： 在Manager页面上创建一个新的租户，然后将不同的集群业务用户绑定至不同的租户。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 在左侧租户
因此，不支持用户对HDFS上的HBase目录进行quota值设置。上述问题可通过下述步骤解决： 在客户端命令提示符下运行kinit 用户名命令，使HBase用户获得安全认证。 运行hdfs dfs -count -q/hbase/data/<namespace>/<tableName>命令检查分配的磁盘空间quota。
因此，不支持用户对HDFS上的HBase目录进行quota值设置。上述问题可通过下述步骤解决： 在客户端命令提示符下运行kinit 用户名命令，使HBase用户获得安全认证。 运行hdfs dfs -count -q/hbase/data/<namespace>/<tableName>命令检查分配的磁盘空间quota。
升级Master节点规格需要关机吗？ MRS是否支持变更MRS集群节点？ 如何查询MRS节点的启动时间？ MRS集群内节点互信异常如何处理？ MRS集群是否支持调整Master节点规格？ MRS集群内节点的sudo log能否清理？ MRS集群磁盘如何分区的？ MRS集群是否支持重装系统？ MRS集群是否支持切换操作系统？
Len的错误日志 为什么ZooKeeper节点上netcat命令无法正常运行 如何查看哪个ZooKeeper实例是Leader 如何使用IBM JDK连接ZooKeeper ZooKeeper客户端刷新TGT失败如何处理 使用deleteall命令删除大量znode时偶现报错“Node does
节点上下电，RegionServer的wal分裂失败导致。 解决办法 停止HBase组件。 通过hdfs fsck命令检查/hbase/WALs文件的健康状态。 hdfs fsck /hbase/WALs 输出如下表示文件都正常，如果有异常则需要先处理异常的文件，再执行后面的操作。 The filesystem
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive
的records量，保证每次的处理时长尽量保持稳定。目的是为了保证poll数据以后的处理时间不要超过session.timeout.ms的时间。 参考信息 poll之后的数据处理效率要高，不要阻塞下一次poll。 poll方法和数据处理建议异步处理。 父主题： 使用Kafka
务，可能会导致大量的业务写入请求超时。 可能原因 Broker用于处理请求的线程数配置不合理。 慢盘故障。 Broker磁盘IO繁忙。 Broker的分区分布不均匀，存在热点。 处理步骤 检查Broker用于处理请求的线程数配置是否不合理。 登录FusionInsight Manager，选择“集群
进程不可用时仅会造成无法查询Spark任务历史执行记录。 可能原因 该节点JobHistory2x进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“ID”为“43007”
参考ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值章节处理对应的告警。 ALM-45646告警全部恢复后，等待几分钟，检查本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行5。 检查是否RocksDB的Compaction压力过大并伴随ALM-45647告警
是，执行7。 否，执行9。 按照“ALM-45737 TokenServer堆内存使用率超过阈值”的处理步骤处理该故障。 等待10分钟，查看该告警是否自动消除。 是，处理完毕。 否，执行9。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 可能导致查询或写入延迟。 可能原因 集群业务并发量较大或compaction队列设置较小。 处理步骤 检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称
拔出磁盘后系统会上报“ALM-12014 分区丢失”告警，参考ALM-12014 设备分区丢失（2.x及以前版本）进行处理，处理完成后，本告警即可自动消除。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
该告警产生原因可能是执行恢复任务前组件状态不满足要求或执行恢复任务中某个步骤出错，执行恢复任务中出错依赖于该任务的详细情况，可以获取日志和任务详情来处理该告警。 处理步骤 查看组件状态 在MRS Manager管理界面，选择“服务管理”，查看组件当前的运行状态是否满足要求（OMS、DBServic
HDFS DataNode内存使用率超过阈值（2.x及以前版本）的处理步骤，对该异常告警进行处理，查看是否消除该告警。 是，执行3.c。 否，执行4.a。 等待5分钟后，在告警列表中查看本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行4.a。 查看NameNode是否负荷过高。 在MR
Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 可能导致任务堆积，无法及时处理。 可能原因 集群运算能力低于任务提交速率，导致任务提交后无法及时运行处理。 处理步骤 检查Yarn页面的内存和vcore使用情况。 查看Yarn原生页面的Memory Used|Memory
是，执行1.f。 否，执行2.a。 参考ALM-12007 进程故障（2.x及以前版本）的处理步骤处理该故障。 在告警列表中，查看“ALM-23001 Loader服务不可用”告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行2.a。 检查HDFS服务状态。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。
际情况调大。 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行2。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
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