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本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Write P95耗时达到用户配置的阈值（metrics
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Get P95耗时达到用户配置的阈值（metrics
HBase日志文件过大导致OS盘空间不足 用户问题 OS盘/var/log分区空间不足。 问题现象 “/var/log/Bigdata/hbase/*/hbase-omm-*.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/
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB持续出现is-writ
ClickHouse系统调优 通过FusionInsight Manager查看主机上的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，分以下几种情况： 每个节点资源占用都比较均匀 通过观察资源在每个节点都使用比较均匀，说明系统资源使用比较正常，可以先不关注
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的MemTable大小持续超过用户配置的阈值（metrics
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Level0层SST
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Pending Co
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
是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或者系统名称 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 对系统的影响 监控指标上报CES失败，在CES中无法看到MRS云服务的监控指标。 可能原因 权限问题请求CES接口失败。 网络问题上报CES数据失败。
0个map和10000个reduce，任务失败。 回答 ZooKeeper IO瓶颈观测手段： 通过Manager的监控页面查看单个节点上ZooKeeper请求监控，判断是否严重超出规格限制。 通过观测ZooKeeper的日志以及HBase的日志，查看是否有大量的IO Exception
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期（metrics.reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB持续触发写限流，即作业
Flume传输数据异常（2.x及以前版本） 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控，当Channel满的时长超过阈值，或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后，系统发送告警。 用户可通过配置修改阈值：修改对应channel的“channelfullcount”参数。
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。
hdfs.dir.threshold 监控HetuEngine作业的大目录阈值，超过当前阈值就会上报事件。 单位：GB。 100 hive.job.hdfs.monitor.dir 监控Hive作业的大目录监控路径，不允许监控根目录。 如果需要监控的目录包含用户目录等可变目录使用/*/代替。
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
ALM-12004 OLdap资源异常 告警解释 系统按60秒周期检测Ldap资源，当连续6次监控到Manager中的Ldap资源异常时，系统产生此告警。 当Manager中的Ldap资源恢复，且告警处理完成时，告警恢复。 MRS 3.3.1及之后版本，告警名称从“Oldap资源异常”变成“Manager
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。
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
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