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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。
执行MRS集群节点健康检查 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
Storm集群信息较多超过系统默认Thrift传输大小的设置。 原因分析 查看Storm服务状态及监控指标： MRS Manager界面操作：登录MRS Manager，依次选择“服务管理 > Storm”，查看当前Storm状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight
-*.out”日志文件过大，造成OS盘/var/log分区空间不足。 原因分析 在HBase长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HBase的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pi
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。
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。
当集群数据量变化不大而集群业务处理能力需求变化比较大，临时需要增大业务量时，可选择添加Task节点。 临时业务量增大，如年底报表处理。 需要在短时间内处理大量的任务，如一些紧急分析任务。 父主题： 集群管理
Alluxio Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以
用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHouse消费数据时出现异常，需要查看ClickHouse的日志。 登
log-aggregation-enable 设置是否打开Container日志聚合功能。 设置为“true”，表示打开该功能，日志会被收集到HDFS目录中。 设置为“false”，表示关闭该功能，表示日志不会收集到HDFS中。 修改参数值后，需重启Yarn服务使其生效。 说明：
m-*.out”日志文件过大，造成OS盘/var/log分区空间不足。 原因分析 在HDFS长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HDFS的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid
k/conf/log4j.properties”中的日志级别，使用API V1.1接口作业提交后，状态显示为error。 原因分析 executor会监控作业日志回显，确定作业执行结果，改为error后，检测不到输出结果，因此过期后判断作业状态为异常。 处理步骤 将“/opt/c
log-aggregation-enable 设置是否打开Container日志聚合功能。 设置为“true”，表示打开该功能，日志会被收集到HDFS目录中。 设置为“false”，表示关闭该功能，表示日志不会收集到HDFS中。 修改参数值后，需重启YARN服务使其生效。 说明：
开启Kafka高可靠功能 操作场景 如果需执行表1中的CDL数据同步任务时，需开启Kafka高可靠性功能，防止当Kafka发生故障或者Kafka重启时传输的数据丢失。 表1 使用MRS Kafka同步数据的CDL任务 数据源 目的端 描述 MySQL Hudi 该任务支持从MySQL同步数据到Hudi。
产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 如果数据库异常，所有Manager的核心业务和相关业务进程（例如告警和监控入库、查询的功能）都会受影响。 可能原因 数据库异常。 处理步骤 检查主备管理节点的数据库状态。 以root用户分别登录主备管理节点，用户密码为安
跨源分析操作。 图1 HetuEngine跨源功能示意 跨源关键技术和优势 计算下推：在通过HetuEngine进行跨源协同分析时，为了提升访问效率，HetuEngine从如下所示维度增强了计算下推的能力。 Basic Pushed Down类型：Predicate、Projec
资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。
导出Doris数据至HDFS 数据导出（Export）功能可以将用户指定的表或分区的数据，以文本的格式通过Broker进程导出到远端存储上，如HDFS/对象存储（支持S3协议） 等。 不建议一次性导出大量数据。一个Export作业建议的导出数据量最大在几十GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。
er实例，直接部署在集群内部。而客户端部署更灵活，可以部署在集群内部，也可以部署在集群外。它们之间没有必然联系，都可以独立工作，并且提供的功能是一样的。 Flume客户端需要单独安装，支持将数据直接导到集群中的HDFS和Kafka等组件上。 本案例中，通过MRS自定义集群中的Fl
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