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默认：以微批模式执行，每个批次完成后自动执行下个批次。 固定间隔：固定时间间隔执行。 一次执行：只执行一次query，完成后退出。 连续模式：实验特性，可实现低至1ms延迟的流处理（推荐100ms）。 Structured Streaming支持微批模式和连续模式。微批模式不能保
的审计日志。 PMS 性能监控模块，搜集每一个OMA上的性能监控数据并提供查询。 CEP 汇聚功能模块。比如将所有OMA上的磁盘已用空间汇总成一个性能指标。 FMS 告警模块，收集每一个OMA上的告警并提供查询。 OMM Agent OMA上面性能监控和告警的Agent，负责收集该Agent
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
消除。 是，处理完毕。 否，执行6 调整监控阈值 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 任务 > 正在挂起的任务”，根据实际需要，适当增加该告警的监控阈值。 等待5分钟，查看该告警是否消除。 是，处理完毕。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景
在海量大数据场景下，HBase表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史数据体量非常大，比如订单数据或者监控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，即冷数据存储在OBS
解决的问题 解决Flume后台卸载客户端后，从Flume管理的页面上无法删除该客户端实例的问题。 解决Kafka时延监控转告警（Topic数量监控、分区数量监控、请求时延监控）的问题。 解决节点ZooKeeper连接占满导致ClickHouse无法启动的问题。 解决NodeAgent进
HA集群下，用于同步主备NameNode之间的元数据信息。 ZKFC ZKFC是需要和NameNode一一对应的服务，即每个NameNode都需要部署ZKFC。它负责监控NameNode的状态，并及时把状态写入ZooKeeper。ZKFC也有选择谁作为Active NameNode的权利。 ZK Cluster
默认：以微批模式执行，每个批次完成后自动执行下个批次。 固定间隔：固定时间间隔执行。 一次执行：只执行一次query，完成后退出。 连续模式：实验特性，可实现低至1ms延迟的流处理（推荐100ms）。 Structured Streaming支持微批模式和连续模式。微批模式不能保
默认：以微批模式执行，每个批次完成后自动执行下个批次。 固定间隔：固定时间间隔执行。 一次执行：只执行一次query，完成后退出。 连续模式：实验特性，可实现低至1ms延迟的流处理（推荐100ms）。 Structured Streaming支持微批模式和连续模式。微批模式不能保
运行Spark作业 运行SparkSql作业 运行HiveSql作业 运行Flink作业 如何监控集群 查看MRS云服务操作日志 查看和定制集群监控指标 导出服务日志 管理服务和主机监控 查看及导出审计日志 运维授权 如何使用集群组件 快速使用Flink客户端 快速使用Flume
查看“Yarn被终止的任务数超过阈值”告警详情中的“附加信息”，确认监控阈值是否设置过小。 是，执行3。 否，执行4。 选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 其它 > root队列下被杀死的任务数”，修改该监控的阈值。执行6。 选择“集群 > 待操作集群的名称
查看“Yarn上运行失败的任务数超过阈值”告警详情中的“附加信息”，确认监控阈值是否设置过小。 是，执行3。 否，执行4。 选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 其它 > root队列下失败的任务数”，修改该监控的阈值。执行6。 选择“集群 > 待操作集群的名称 >
x B x C > D ，HDFS总存储空间可在HDFS NameNode页面查看，Hive已经使用HDFS的空间大小可在Hive的监控界面查看监控指标“Hive已经使用的HDFS空间大小”。 检查该告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行3。 对系统进行扩容。 对系统进行扩容。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 MRS服
如果某个主机节点的运行状态不是良好，用户可以执行主机健康检查，快速确认某些基本功能是否存在异常。在日常运维中，管理员也可以执行主机健康检查，以保证主机上各角色实例的配置参数以及监控没有异常、能够长时间稳定运行。 执行集群节点健康检查（3.x及之后版本） 登录FusionInsight Manager。 单击“主机”。
本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。
是，处理完毕。 否，执行6。 调整监控阈值 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > CPU和内存 > 挂起的内存量”，根据实际需要，适当增加该告警的监控阈值。 等待5分钟，查看该告警是否消除。
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