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ClickHouse日志详细信息 日志类型 日志文件名 描述 ClickHouse相关日志 /var/log/Bigdata/clickhouse/clickhouseServer/clickhouse-server.err.log ClickHouseServer服务运行错误日志文件路径
导入并配置ClickHouse样例工程 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager
使用Loader导入数据至MRS集群 操作场景 该任务指导用户完成将数据从外部的数据源导入到MRS的工作。 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件
ALM-38001 Kafka磁盘容量不足（2.x及以前版本） 告警解释 系统按60秒周期检测Kafka磁盘空间使用率，并把实际磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率默认提供一个阈值范围。当检测到磁盘使用率高于阈值时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置”修改阈值。 当Kafka
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS_3.3.0-LTS.1.1 发布时间 2024-12-20 解决的问题 解决Manager问题: 修改Chrony的域名会导致Nodeagent无法启动。 集群扩容时，在同步组件配置时HDFS组件配置同步失败，导致启动HDFS服务失败
IoTDB常用配置参数 操作场景 IoTDB通过多副本的部署架构实现了集群的高可用，每个Region（DataRegion和SchemaRegion）默认具有3个副本，也可配置3个以上。当某节点故障时，Region副本的其他主机节点上的副本可替代工作，保证服务能正常运行，提高集群的稳定性
导入并配置ClickHouse样例工程 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager
ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表，查询分布式表，提升写入和查询性能，保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下，可以使用分布式表插入，通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard，便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 ClickHouse
Flume日志采集概述 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，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）
ALM-14023 总副本预留磁盘空间所占比率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测总副本预留磁盘空间所占比率（总副本预留磁盘空间/（总副本预留磁盘空间+总剩余的磁盘空间）），并把实际的总副本预留磁盘空间所占比率和阈值（默认为90%）相比较。当检测到总副本预留磁盘空间所占比率连续多次
Flume日志采集概述 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，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）
index相关配置 参数 描述 默认值 hoodie.index.class 用户自定义索引的全路径名，索引类必须为HoodieIndex的子类，当指定该配置时，其会优先于hoodie.index.type配置。 "" hoodie.index.type 使用的索引类型，默认为布隆过滤器
配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内容被
配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内容被
StarRocks StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据
产品优势 MapReduce服务（MRS）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，用户无需关注硬件的购买和维护。MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队，基于华为FusionInsight大数据企业级平台构筑
优化HDFS NameNode RPC的服务质量 配置场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中，NameNode作为单独的机器，在其namespace
最新动态 本文介绍了MapReduce服务MRS各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年07月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 MRS支持Hudi组件 Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力
Spark HA方案介绍 Spark多主实例HA原理与实现方案 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer
优化HDFS NameNode RPC的服务质量 配置场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中，NameNode作为单独的机器，在其namespace
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