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产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 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 Coordinator进程GC时间过长，会影响Coordinator进程运行的性能，甚
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 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 Worker进程GC时间过长，会影响Worker进程运行的性能，甚至造成Worker进程不可用。
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 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 Worker2进程GC时间过长，会影响Worker2进程运行的性能，甚至造成Worker2进程不可用。
”决定），当内存中的Spark应用个数超过这个数值时，HistoryServer会回收最先缓存的Spark应用，同时会清理掉相应的“temp_shuffle”文件。 当用户正在查看即将被回收的Spark应用时，可能会出现找不到“temp_shuffle”文件的错误，从而导致当前页面无法访问。
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 OBS元数据接口调用平均时间超过阈值，会影响上层大数据计算业务的性能，导致某些计算任务的执行时间超过阈值。
MergeTree引擎在建表的时候支持列字段和表级的TTL。 当列字段中的值过期时，ClickHouse会将其替换成数据类型的默认值。如果分区内，某一列的所有值均已过期，则ClickHouse会从文件系统中删除这个分区目录下的列文件。当表内的数据过期时，ClickHouse会删除所有对应的行。 在列上配置TTL：
er服务器上的活动进程数，当检测到连接数目超过阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 13007 次要 是 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。 ClientIP
参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 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 Mapreduce JobHistorySe
、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
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 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 Worker3进程GC时间过长，会影响Worker3进程运行的性能，甚至造成Worker3进程不可用。
”决定），当内存中的Spark应用个数超过这个数值时，HistoryServer会回收最先缓存的Spark应用，同时会清理掉相应的“temp_shuffle”文件。 当用户正在查看即将被回收的Spark应用时，可能会出现找不到“temp_shuffle”文件的错误，从而导致当前页面无法访问。
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 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 Worker4进程GC时间过长，会影响Worker4进程运行的性能，甚至造成Worker4进程不可用。
当检测到二级znode的总数量超过阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 13008 重要 是 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。 服务目录 产生告警的目录名称。 角色名 产生告警的角色名称。 Trigger
应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kaf
由于Kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时，Kafka上接收不到回写的数据，且Kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kaf
increment stats <table_name>刷新常用表的统计信息，加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估，准确的统计信息有利于Impala更合理地解析执行计划，分配资源。 定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率 Impala元数据和分区、
由于kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写kafka时，kafka上接收不到回写的数据，且kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kaf
配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致，请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1，常用函数见表2，命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
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