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资源图形化监控 资源图形化监控支持表4中监控项图形化显示，如图4所示。 图4 精细化监控（以3.x版本Manager页面为例） 默认显示实时的监控数据，用户可单击自定义时间区间，单击，在弹出菜单中选择“导出”，导出对应的监控项信息。 表4 监控项 所属服务 监控指标项 说明 HDFS
框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度
框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度
ALM-38009 Broker磁盘IO繁忙（适用于MRS 3.1.0之后版本） 告警解释 系统每60秒周期性检测Kafka各个磁盘的IO情况，当检测到某个Broker上的Kafka数据目录磁盘IO超出阈值（默认80%）时，产生该告警。 平滑次数为3，当该磁盘IO低于阈值（默认80%）时，告警恢复。
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 资源组排队超过阈值可能导致大量任务处于排队状态，Presto任务时间超过预期，当资源组排队数超过该组最大排队
框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度
TokenServer RPC处理平均时间超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测TokenServer服务RPC处理平均时间，当连续5次检测到TokenServer实例RPC处理平均时间超出阈值时产生该告警。 当系统检测到TokenServer实例RPC处理平均时间小于阈值时，告警恢复。
框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度
表2 日志级别 级别 描述 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
操作信息，可通过Manager导出审计日志。当系统中的审计日志过多时，可通过配置转储参数，将审计日志转储到指定服务器，避免引起集群节点磁盘空间不足。 维护责任人 网络监控工程师、系统维护工程师。 Manager例行维护 为了保证系统长期正常、稳定的运行，管理员或维护工程师需要定期
API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
API 提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度
组件提供一个开源高吞吐量，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，实现高效的流式数据采集，实时数据处理存储等。 Kafka、Storm ClickHouse集群 ClickHouse是一个用于联机分析的列式数据库管理系统，具有压缩率和极速查询性能。被广泛的应用于
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
Oozie主要特点： 支持分发、聚合、选择等工作流程模式。 与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 流程变量支持参数化。 支持流程定时触发。 自带一个Web Console，提供了流程查看、流程监控、日志查看等功能。 Oozie应用开发常见概念 流程定义文件 描述业务逻辑的XML文件，包括“workflow
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。
况，从而提升HDFS的写性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 参数入口： 在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 服务 > HDFS > 配置”，选择“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 表1 HDFS写性能优化配置 参数 描述 默认值
Oozie主要特点： 支持分发、聚合、选择等工作流程模式。 与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 流程变量支持参数化。 支持流程定时触发。 自带一个Web Console，提供了流程查看、流程监控、日志查看等功能。 Oozie应用开发常见概念 流程定义文件 描述业务逻辑的XML文件，包括“workflow
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