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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90%）时产生该告警。
ResourceManager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 ResourceManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的90%）时产生该告警。
store以及数据库，支持对于可变状态的细粒度更新，这一点要求集群需要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的
角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger 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 HDFS DataNode非堆内存使用率过高，会影响HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS DataNode配置的非堆内存不足。
”，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 资源”，勾选“JobHistoryServer非堆内存使用百分比统计”。查看非堆内存使用情况。 查看JobHistoryServer使用的非堆内存是否已达到JobHistoryServer设定的最大非堆内存的90%。 是，执行4。
MRS各集群版本配套的组件及版本号信息如表1所示。 Hadoop组件包含HDFS、Yarn、Mapreduce服务，DBService、ZooKeeper、KrbServer及LdapServer等集群内部使用的组件，在创建集群时的组件列表中不呈现。 MRS组件的版本号通常与组件开源版本号保持一致。
待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”，在“搜索”中，输入“GC_OPTS”，确定当前“HDFS->NameNode”的“GC_OPTS”非堆内存参数。 对系统进行调整。 根据6中的文件数据量和7中NameNode配置的非堆参数，检查当前配置的非堆内存是否不合理。
复集群，就需要将节点切回到原来的VPC，并且IP和hosts文件中的IP主机映射一一对应。 处理步骤 登录集群Master1节点，执行ifconfig查看到切换后的VPC。 执行命令cat /etc/hosts，查看host文件中记录切换VPC之前的IP。 登录MRS管理控制台，
Hadoop开源软件的基础上，在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的管理节点可能出现的单点故障，就成为整个系统可靠性的短板。
MRS集群支持退服、入服的角色实例包括： HDFS的DataNode角色实例 Yarn的NodeManager角色实例 HBase的RegionServer角色实例 ClickHouse的ClickHouseServer角色实例（MRS 3.1.2及之后版本支持） IoTDB的IoTDBServer角色实例
Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Oozie > 实例”，选择上报告警实例主机名对应的角色，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 内存”中的“Oozie非堆内存使用率”，单击“确定”。 图1 定制Oozie非堆内存使用率 查看Oozie使用的非堆内存是否已达到Oo
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。 Trigger 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 非堆内存溢出可能导致服务崩溃。 可能原因 该
ALTER TABLE 修改表结构时，针对聚合模型和非聚合模型的修改方式不同；针对Key列和Value列的修改方式也不同。其中： 建表时指定AGGREGATE KEY时，为聚合模型；其他场景为非聚合模型。 建表语句中的关键字'unique key'或'aggregate key'或'duplicate
Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseExample”类的testFilterList方法中。
实例”，选择上报告警实例主机名对应的角色，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > TagSync非堆内存使用率”，单击“确定”。 图1 TagSync非堆内存使用率 查看TagSync使用的非堆内存是否已达到TagSync设定的阈值（默认值为最大非堆内存的80%）。 是，执行4。
2个关于database的public组策略， 所有用户都属于public组，默认给public组配有default数据库的创表和所有其他数据库的create权限，因此默认所有的用户都有show databases和show tables的权限，如果不想让某些用户有show databases和show
SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark
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。 Trigger 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 非堆内存溢出可能导致服务崩溃。 可能原因 该
'binary:<value>')"} 回答 由于HBase的可扩展性，在查询表的时候，默认情况下会匹配被查询列的所有版本的值，即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行（即在某一行中不存在该列），HBase会将该行查询出来。 如果用户仅需查询该表的最新值和命中列成功的行，可使用如下查询语句： scan
修改“kafka-logs”目录下的“recovery-point-offset-checkpoint”和“replication-offset-checkpoint”文件（两个文件做同样的修改）。 减少文件中第二行的数字（如果移出多个目录，则减少的数字为移出的目录个数）。 删除待移出的Partition所在的行（行结构为“Topic名称
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