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CarbonData常见配置参数 本章节介绍CarbonData所有配置的详细信息。 carbon.properties相关参数 根据用户实际使用场景在服务端或者客户端配置CarbonData相关参数。 服务端：登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务
对系统的影响 IndexServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IndexServer2x进程不可用，开启索引服务的Carbon业务执行变慢或失败。
对系统的影响 HDFS NameNode非堆内存使用率过高，会影响HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS NameNode配置的非堆内存不足。 处理步骤 清除无用文件。 以root用户登录HDFS客户端，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。
可能原因 业务访问HBase服务时单Region请求过高。 处理步骤 检查HBase是否存在单Region请求过高。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 告警”。
对系统的影响 HDFS NameNode堆内存使用率过高，会影响HDFS的数据读写性能。 可能原因 HDFS NameNode配置的堆内存不足。 处理步骤 清除无用文件。 以root用户登录HDFS客户端，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。
对系统的影响 Yarn ResourceManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。
Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map
对系统的影响 JDBCServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。
对系统的影响 JDBCServer2x进程堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。
对系统的影响 JDBCServer2x进程直接内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。
对系统的影响 Yarn ResourceManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。
配置内存 操作场景 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
对系统的影响 KerberosServer实例请求数过高，可能导致KerberosServer响应缓慢，引起Kerberos认证超时，进而导致组件业务故障。 可能原因 KerberosServer实例请求数过高。 告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数
ALM-18022 Yarn队列资源不足 告警解释 MRS 3.3.1之前版本：告警模块按60秒周期检测Yarn队列资源，当队列可用资源或队列AM（ApplicationMaster）可用资源不足时，产生该告警。 当可用资源充足时，该告警自动消除。 MRS 3.3.1及之后版本：告警模块按周期
对系统的影响 业务延迟：主机磁盘IO利用率过高时，可能会导致业务进程运行处理缓慢、业务延迟。 业务失败：磁盘IO利用率过高时，可能会导致业务处理缓慢、超时、失败，可能会导致作业运行失败。 可能原因 告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。
集群生命周期管理 MRS支持集群的生命周期管理包括创建集群和删除集群。 创建集群：支持用户定制集群的类型、组件范围、各类型的节点数、虚拟机规格、可用区、VPC网络、认证信息，MRS将为用户自动创建一个符合配置的集群，全程无需用户参与；同时支持用户在集群中运行自定义内容；支持快速创建多应用场景集群
为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 问： 为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 答： 在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%
Spark Core内存调优 操作场景 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 Core内存调优 操作场景 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
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