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如果作业RocksDB的Level0层SST文件数持续达到用户配置的阈值（state.backend.rocksdb.level0_slowdown_writes_trigger，默认20），则发送告警。当作业RocksDB的Level0层SST文件数小于或等于阈值，则告警恢复。
OBS对应存储目录的权限，无需二次授权，即用户只需在Ranger页面上对业务表进行一次授权，系统就会自动细粒度关联数据存储源的权限，不需要感知表的存储路径，无需进行二次授权。 Ranger页面OBS授权对象只能针对Manager中自定义的用户组，内置用户组不支持，用户组仅由数字0
Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看是否存在告警“ALM-12014 设备分区丢失”或“ALM-12033 慢盘故障”。 是，执行2。 否，执行4。 参考“ALM-12014 设备分区丢失”或“ALM-12033 慢盘故障”告警进行处理，查看对应告警是否清除。 是，执行3。
基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践，具体请参考：https://clickhouse.tech/docs/
份任务将OMS、DBService和NameNode等的数据保存到外部集群。 集群数据的备份任务运行时长可根据要备份的数据量除以集群与备份设备之间的网络带宽来计算得出，在实际场景中，建议将计算得出的时长乘以1.5作为任务执行时长参考值。 执行数据备份任务会对集群的最大IO性能产生
ClickHouse集群：ClickHouse集群是一个用于联机分析的列式数据库管理系统，具有压缩率和极速查询性能。广泛用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 实时分析集群：实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHouse组件提供一个海量的数据采集、数据的实时分析和查询的系统。
式。 支持异构集群和多资源池。 支持预留，以保证直接访问资源。 数据位置感知调度 从节点到作业的调度策略导致降低数据本地化命中率，潜在影响应用的执行性能。 从作业到节点的调度策略。可具有更精确的数据位置感知，数据本地化调度的作业命中率比较高。 基于机器负载的均衡调度 不支持 Superior
滑次数配置项。 根据实际服务的使用情况在“系统设置 > 阈值配置 > 设备 > 主机 > CPU > CPU使用率 > CPU使用率”中更改告警阈值。 根据实际服务的使用情况在“系统设置 > 阈值配置 > 设备 > 主机 > CPU > CPU使用率 > CPU使用率”中更改告警的“平滑次数”选项。
values) 插入一个Record，一个Record是一个设备一个时间戳下多个测点的数据。服务器需要做类型推断，可能会有额外耗时。 void insertTablet(Tablet tablet) 插入一个Tablet，Tablet是一个设备若干行非空数据块，每一行的列都相同。 void
values) 插入一个Record，一个Record是一个设备一个时间戳下多个测点的数据。服务器需要做类型推断，可能会有额外耗时。 void insertTablet(Tablet tablet) 插入一个Tablet，Tablet是一个设备若干行非空数据块，每一行的列都相同。 void
Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”查看是否存在告警“ALM-12014 设备分区丢失”或“ALM-12033 慢盘故障”。 是，执行2。 否，执行4。 参考“ALM-12014 设备分区丢失”或“ALM-12033 慢盘故障”告警进行处理，查看对应告警是否清除。 是，执行3。
er操作之后结果集小于BroadCast的阈值，在没有CBO情况下是无法感知大表过滤后变小的情况，采用的是SortMergeJoin算法，涉及到大量Shuffle操作，很耗费性能；在有CBO的情况下是可以感知到结果集的变化，采用的是BroadcastHashJoin算法，会将过滤
Standby通过ZooKeeper定时读取NameNode信息。 当主节点进程异常结束时，HDFS NameNode Standby通过ZooKeeper感知“/hadoop-ha”目录下发生了变化，NameNode会进行主备切换。 ZooKeeper和YARN的关系 ZooKeeper与YARN的关系如图2所示。
的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。 Hudi基本原理 从零开始使用Hudi IoTDB组件 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
式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。 数据在平台内各个组件间的流向，比如使用什么组件采集数据，采集完数据后数据如何流向下一层组件，使用什么组件存储数据，数据处理过程中的工作流等。 业务作业类型Hive SQL、Spark SQL、Spark Python等，是否需
HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop
数据文件。 容量规格 ConfigNode容量规格 当创建新的存储组时，IoTDB默认为该存储组分配10000个槽位，数据写入时根据写入的设备名和时间值，分配或创建一个data region并挂载在某个槽位上。所以ConfigNode的内存容量占用跟存储组个数和该存储组持续写入的时间相关。
使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 应用场景 本实践基于华为云MapReduce服务所编写，用于指导您了解MRS的基本功能，利用MRS服务的Spark2x组件，对车主的驾驶行为进行分析统计，得到用户驾驶行为的分析结果。 原始数据为车主的驾驶行为信息，包括车主在日常的驾驶
素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构
访问MRS集群Manager（2.x及之前版本） 操作场景 MRS集群提供Manager对集群进行监控、配置和管理，用户在集群安装后可使用admin用户登录Manager页面。 当前支持以下几种方式访问Manager，请根据实际情况进行选择： 通过弹性IP访问FusionInsight
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