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memory，根据作业的需要调大或者调小该值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_MEMORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。
auth.user：在Kibana中创建的具有1创建的索引的操作权限的用户密码及用户名，详细内容请参见使用Kibana创建用户并授权。 es.nodes：需要连接的IP，可登录CSS管理控制台，在集群列表的“内网访问地址”列即可查看对应集群的IP地址。 es.port：外部访问El
第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：
第一次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_old”，第8列的数字是“wr_ios_old”，第13列的数字是“tot_ticks_old”。 第二次采集的数据中，第4列的数字是“rd_ios_new”，第8列的数字是“wr_ios_new”，第13列的数字是“tot_ticks_new”。 则上图中svctm值为：
Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。 图1 RDD的依赖 窄依赖：指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖：指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join
操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark
操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark
度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层
操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark
Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。 GC的配置：在
Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。 GC的配置：在
在Ranger管理界面查看不到创建的MRS用户 问题 在MRS Manager界面创建了一个账户，登录到Ranger管理界面后查看不到该用户。 回答 登录到Ranger管理界面的用户权限不够，需要切换至rangeradmin用户或者其他具有Ranger管理员权限的用户。 在Ranger W
在Ranger管理界面查看不到创建的MRS用户 问题 在MRS Manager界面创建了一个账户，登录到Ranger管理界面后查看不到该用户。 回答 登录到Ranger管理界面的用户权限不够，需要切换至rangeradmin用户或者其他具有Ranger管理员权限的用户。 在Ranger W
在概览页签下的“基本信息”区域，单击“HSConsole WebUI”后的链接，进入HSConsole界面。 在“计算实例”页签，在待操作的实例所属租户所在行的“操作”列单击“配置”，进入“配置实例”页签。 如需手动扩缩容，修改配置界面中“Worker容器资源配置”中的“数量”的值，单
提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任务时报错“ClassNotFoundException” 提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限
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 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 可能会导致任务运行时申请不到内存而失败。
MRS集群中安装的组件能否删除？ 问： MRS集群创建成功后，集群中已安装的组件能否删除？ 答： 已经创建的MRS 3.1.0及之前版本集群中的组件不可以删除，如果不使用的话可以登录集群Manager页面在服务管理中找到对应的组件将其停止。 MRS 3.1.2-LTS.3及之后版本的自定义
发MRS作业，完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce
节点可使用的CPU、I/O和内存总量。 实现服务级别的资源隔离，可将集群中的服务与其他服务隔离，使一个服务上的负载对其他服务产生的影响有限。 调度机制简介 静态服务资源支持基于时间的动态调度机制，可以在不同时间段为服务配置不同的资源量，优化客户业务运行环境，提高集群的效率。 在一
配置弹性伸缩：根据业务数据量的变化动态调整集群Task节点数量以增减资源，请参见配置弹性伸缩规则。 若MRS提供的变更配置方式不满足您的要求，您也可以通过重建集群，然后做数据迁移的方式实现集群配置的变更。 续费 如需续费，请进入“续费管理”页面进行续费操作。 欠费 包年/包月集群，没有欠费的概念。
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