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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：
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）。
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
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
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
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
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。
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
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
ll_queries 单台服务器上所有查询的内存使用量，默认没有限制。建议根据机器的总内存，预留一部分空间，防止内存不够导致服务或者机器异常。 0 机器总内存的80% 否 max_memory_usage 单个查询在单台服务器的能使用的最大内存。 10G 50GB 否（新版本可通过多租户方式配置）
图1展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图1 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导
apJoin，执行MapJoin时会生成localtask任务，localtask启动的jvm内存继承了父进程的内存。 当有多个join执行的时候，启动多个localtask，如果机器内存不够，就会导致启动localtask失败。 解决办法 进入Hive服务配置页面： MRS 3
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