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使用Presto客户端执行查询语句 用户可以根据业务需要，在MRS集群的客户端中进行交互式查询。启用Kerberos认证的集群，需要提交拓扑的用户属于“presto”组。 MRS 3.x版本Presto组件暂不支持开启Kerberos认证。 前提条件 获取用户“admin”账号密
开发Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分为有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。
ALM-12042 关键文件配置异常 告警解释 系统每隔5分钟检查一次系统中关键的配置是否正确，如果不正常，则上报故障告警。 当检查到配置正确时，则告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12042 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。
ALM-45643 RocksDB的MemTable大小持续超过阈值 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）
ALM-45647 RocksDB的Pending Compaction预估总大小持续超过阈值 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.dur
ALM-12054 证书文件失效（2.x及以前版本） 告警解释 系统在每天二十三点检查当前系统中的证书文件是否失效（即当前集群中的证书文件是否过期，或者尚未生效）。如果证书文件失效，产生该告警。 当重新导入一个正常证书，并且状态不为失效状态，该告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
查看MRS集群已修改的组件配置参数 MRS支持一键查看集群内各服务配置参数的变动情况，方便用户快速排查定位问题，提升配置管理效率。 用户可通过MRS 3.x版本集群Manager界面快速查看集群内各服务所有非初始默认值、同一角色实例之间非统一值、集群配置修改的历史记录、集群内当前配置状态为过期的参数。
使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 使用python写Hudi表 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：sparknormal-examples.SparkOnHudiPythonExample.hudi_python_write_example。 插入数据： #insert
ALM-12085 服务审计日志转储失败 告警解释 系统每天凌晨三点启动服务审计日志转储，将服务审计日志备份到OMS节点，如果转储失败，则发送告警。当下一次转储成功，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12085 次要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。
ALM-14014 NameNode进程垃圾回收（GC）时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测NameNode进程的垃圾回收（GC）占用时间，当检测到NameNode进程的垃圾回收（GC）时间超出阈值（默认12秒）时，产生该告警。 垃圾回收（GC）时间小于阈值时，告警恢复。
ALM-45645 RocksDB的Pending Flush持续超过阈值 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18
ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值 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
自动弹性伸缩 特性简介 随着企业的数据越来越多，越来越多的企业选择使用Spark/Hive等技术来进行分析，由于数据量大，任务处理繁重，资源消耗较高，因此使用成本也越来越高。当前并不是每个企业在每时每刻在进行分析，而一般是在一天的一个时间段内进行分析汇总，因此MRS提供了弹性伸缩
配置Spark Native引擎 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于
ALM-12017 磁盘容量不足 告警解释 系统每30秒周期性检测磁盘使用率，并把磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率有一个默认阈值，当检测到磁盘使用率超过阈值时产生该告警。 平滑次数为1，主机磁盘某一分区使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，主机磁盘某一分区使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。
ALM-19019 HBase容灾等待同步的HFile文件数量超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测每个HBase服务实例RegionServer等待同步的HFile文件数量。该指标可以在RegionServer角色监控界面查看，当检测到某个RegionServer上的等待同
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(D
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点
Spark2x与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端
Spark执行应用时上报“Connection to ip:port has been quiet for xxx ms while there are outstanding requests”并导致应用结束 问题 Spark执行应用时上报如下类似错误并导致应用结束。 2016-04-20
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