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HDFS应用开发建议 HDFS的读写文件注意点 HDFS不支持随机读和写。 HDFS追加文件内容只能在文件末尾添加，不能随机添加。 只有存储在HDFS文件系统中的数据才支持append，edit.log以及数据元文件不支持Append。Append追加文件时，需要将“hdfs-site
认主机名所在的IP地址，查看“附加信息”确认请求的用户名及队列名称。 重新执行受影响的JDBCServer作业 通过“附加信息”中的用户名和队列名称，选择“集群 > 服务 > Yarn > ResourceManager(主)”，登录Yarn的原生页面。找到对应的Applicat
RPC队列平均时间超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测NameNode的RPC队列平均时间，并把实际的NameNode的RPC队列平均时间和阈值（默认为200ms）相比较。当检测到NameNode的RPC队列平均时间连续多次（默认为10次）超出阈值范围时，产生该告警。 用户可通过“运维
> 配置 > 全部配置”，查看配置项“hbase.wal.hsync”和“hbase.hfile.hsync”参数值是否都为“true”。 是，执行12。 否，执行14。 将“hbase.wal.hsync”和“hbase.hfile.hsync”参数值都配置为“false”，单
Hudi表的主键对应关系。 id Hudi表属性配置-Table Hudi Partition Type Hudi表和分区字段映射关系，如果Hudi表采用分区表，则需要配置表名和分区字段的对应关系，包括“time”和“customized”。 time Hudi表属性配置-Custom Config 自定义配置。
DBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。
Flink集群内部各部件和外部部件之间，支持和外部部件如YARN、HDFS、ZooKeeprer进行kerberors认证。 Flink集群内部各部件之间，如Flink client和JobManager、JobManager和TaskManager、TaskManager和TaskManager之间支持security
从而导致Channel频繁被写满，进而影响性能表现。 Avro Source和Avro Sink一般都是成对出现，用于多个Flume Agent间进行数据中转，因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。 模块间性能 根据模块间性能对比，可以看到对于前端是SpoolDir
Flink集群内部各部件和外部部件之间，支持和外部部件如YARN、HDFS、ZooKeeprer进行Kerberors认证。 Flink集群内部各部件之间，如Flink client和JobManager、JobManager和TaskManager、TaskManager和TaskManager之间支持security
方案架构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。 图1 Manager逻辑架构 Manager由OMS和OMA组成： OMS：操作维护系统的管理节点，OMS一般有两个，互为主备。 OMA：操作维护系统中的被管理节点，一般有多个。 FMS为Manager中的告警模块，负责收集每一个OMA上的告警并提供查询。
本入门指导以如下业务场景为例，介绍弹性伸缩规则与资源计划均叠加使用的操作： 某项实时处理业务数据量在周一、周二和周六7:00~13:00出现规律性变化，但是数据量变化并非非常平稳。假设在周一、周二和周六7:00~13:00期间，需要Task节点的数量范围是5~8个，其他时间需要Task节点数量是2~4个。
如何查看MRS服务的操作日志信息？ “操作日志”页面记录了用户对集群和作业的操作的日志信息。目前，MRS界面记录的日志信息分为以下几类： 集群操作 创建集群、删除集群、扩容集群和缩容集群等操作 创建目录、删除目录和删除文件等操作 作业操作：创建作业、停止作业和删除作业等操作 数据操作：IAM用户任务、新增用户、新增用户组等操作
单击“主机”，查看主机列表信息。 在主机列表单击指定的主机名称，查看主机概览信息。 在主机详情页面，主要包含基本信息区、磁盘状态区、实例列表区和监控图表等。 单击“图表”页签，可直接查看该主机的全量监控图表信息。 图表页面可直接查看该主机的全量监控图表信息 MRS 2.x及之前版本 登录MRS
在ClickHouse的使用过程中，由于使用不规范的方式访问和查询，导致业务失败的情况时有发生。此外，偶尔也会发生因为网络闪断等导致连接和查询失败的情况。 MRS提供了ClickHouse的样例代码工程，旨在提供连接重试机制和规范化用户连接和查询的方法，从而减少业务失败的风险，提升系统的稳定性和可靠性。 本样例代码工
解决Flink客户端不支持-yD或-D配置keytab和principal的问题。 解决HetuEngine查询Flink写入的HudiMOR表数据为空的问题。 解决HetuEngine对Hudi的bucket索引mor表和mor_rt表查询失败问题。 解决HetuEngine查
OpenTSDB由时间序列守护进程（TSD）和一组命令行实用程序组成。与OpenTSDB的交互主要通过运行一个或多个TSD来实现。每个TSD都是独立的。没有主服务器，没有共享状态，因此您可以根据需要运行任意数量的TSD来处理您向其投入的任何负载。每个TSD使用CloudTable集群中的HBase来存储和检索时间序
在HetuEngine的WebUI界面，可以对计算实例的Worker节点个数进行调整，实现计算实例在资源不够时扩充资源，资源空闲时释放资源。其中包含手动扩缩容和自动扩缩容两种方式进行Worker个数调整。 实例在扩缩容中时，原有业务不受影响，实例仍可以正常使用。 实例动态扩缩容存在一定滞后性，旨在实
ALM-45333 Presto Worker3线程数超过阈值 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。 告警属性 告警ID
ALM-45334 Presto Worker4线程数超过阈值 告警解释 系统会检查Presto Coordinator和Worker实例的线程使用情况，默认阈值为1024个。如果Presto Coordinator或Worker的线程数超过阈值，则发出告警。 告警属性 告警ID
Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问
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