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Manager（MRS 3.x及之后版本） 操作场景 MRS 3.x及之后版本的集群使用FusionInsight Manager对集群进行监控、配置和管理。用户在集群安装后可使用账号登录FusionInsight Manager。 当前支持以下几种方式访问FusionInsight
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
splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程： TableNamespaceManager 这是一个帮助类，用于在HMaster主备倒换或启动期间，管理namespace表及监控表region的分配。如果namespace表在规定时间（hbase
Tez常用配置参数 参数入口 在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Tez > 配置”，选择“全部配置”。 在搜索框中输入参数名称。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 property.tez.log.dir Tez日志目录。 /var/log/Bigdata/tez/tezui
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 查看SparkS
500 轮询监控目录下新文件时的时延。单位：毫秒。 recursiveDirectorySearch false 是否监控配置的目录下子目录中的新文件。 consumeOrder oldest 监控目录下文件的消耗次序。如果配置为oldest或者youngest，会根据监控目录下文件
步骤三：创建OBS文件系统 登录OBS控制台。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”。 填写文件系统名称，例如“mrs-demo01”。 其他参数请根据需要填写。 图5 创建并行文件系统 单击“立即创建”。 在OBS控制台并行文件系统列表中，单击文件系统名称进入详情页面。 在
产生告警的主机名称。 租户名 产生告警的租户名称。 目录名 产生告警的目录名称。 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 当监控的租户目录空间使用率超过用户自定义设置的阈值时触发该告警，但不影响对该目录继续写入文件。一旦超过该目录分配的
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 在Kafka概览页面获取Controller节点信息。
端口被占用导致RegionServer启动失败 问题现象 Manager页面监控发现RegionServer状态为Restoring。 原因分析 通过查看RegionServer日志（/var/log/Bigdata/hbase/rs/hbase-omm-xxx.log）。 使用lsof
nstall/dbservice/ha/module/harm/plugin/script/gsDB/.startGS.fail”这个文件监控。其中XXX是产品版本号。 如果这个文件中的值大于3就会启动失败，NodeAgent会一直尝试重启该实例，此时仍会失败而且这个值每启动失败一次就会加1。
访问MRS Manager（MRS 3.x之前版本） 操作场景 MRS 3.x之前版本集群使用MRS Manager对集群进行监控、配置和管理，用户可以在MRS控制台页面打开Manager管理页面。 访问MRS Manager 登录MRS管理控制台页面。 单击“现有集群”，在集群
图1 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC（ZKFailoverController）作为一个ZooKeeper集群的客户端，用来监控NameNode的状态信息。ZKFC进程仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS NameNode的Active和Standby节点均部署有ZKFC进程。
配置ClickHouse系统表的生命周期 操作场景 ClickHouse没有默认配置系统表的TTL，长期使用可能会占用大量磁盘空间。 本章节指导用户配置系统表的生命周期，仅保留近30天的数据，减少系统表的磁盘使用。 本章节仅适用于MRS 3.2.0之前版本。 操作步骤 使用具有C
用户可以在MRS上查看、清除告警。一般情况下，告警处理后，系统自动清除该条告警记录。当告警不具备自动清除功能且用户已确认该告警对系统无影响时，可手动清除告警。在MRS界面可查看最近十万条告警（包括未清除的、手动清除的和自动清除的告警）。如果已清除告警超过十万条达到十一万条，系统自动将最早的一万条已清除告警转存，转存路径为：
配置ClickHouse系统表的生命周期 操作场景 ClickHouse没有默认配置系统表的TTL，长期使用可能会占用大量磁盘空间。 本章节指导用户配置系统表的生命周期，仅保留近30天的数据，减少系统表的磁盘使用。 本章节仅适用于MRS 3.2.0之前版本。 操作步骤 使用具有C
ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 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。
| grep net.ipv4.ip_forward 系统查询到“net.ipv4.ip_forward=1”表示已配置转发，则请执行9。 系统查询到“net.ipv4.ip_forward=0”表示未配置转发，则请执行8。 系统查询不到“net.ipv4.ip_forward”参
| grep net.ipv4.ip_forward 系统查询到“net.ipv4.ip_forward=1”表示已配置转发，则请执行9。 系统查询到“net.ipv4.ip_forward=0”表示未配置转发，则请执行8。 系统查询不到“net.ipv4.ip_forward”参
通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 应用场景 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简
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