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同时通过高性能的计算存储分离架构，打破存算一体架构并行计算的限制，最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点，对数据访问效率和并行计算深度优化（元数据操作、写入算法优化等），实现性能提升。 MRS支持自研的超级调度器Superior Scheduler，性能更优。
节点剩余内存不足导致HBase启动失败 问题现象 HBase的RegionServer服务一直是Restoring状态。 原因分析 查看RegionServer的日志（“/var/log/Bigdata/hbase/rs/hbase-omm-XXX.out”），发现显示以下打印信息
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1表示区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务，您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域？
hbase.regionserver.thread.compaction.large 该配置过大时可能导致节点CPU使用率过高。 hbase.regionserver.thread.compaction.small 该配置过大时可能导致节点CPU使用率过高。
对系统的影响 SlapdServer实例连接数过高，可能导致SlapdServer响应缓慢或不可用，引起Kerberos认证超时或操作系统用户缓存同步异常，进而导致组件业务故障。 可能原因 SlapdServer连接数过多。 告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。
怎么通过客户端设置Map/Reduce内存？ 问题现象 客户端怎么设置Map/Reduce内存？ 处理步骤 Hive在执行SQL语句前，可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数： set mapreduce.map.memory.mb
MRS集群频繁产生节点间心跳中断告警 问题现象 MRS集群频繁上报Manager主备节点间心跳中断、DBService主备节点间心跳中断、节点故障等告警，偶尔会造成Hive不可用，影响上层业务。 原因分析 在出现告警时间点发现虚拟机发生了重启，告警发生的原因是因虚拟机重启导致的。
动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时，分区数越多，单个Task生成的HDFS文件越多，则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240
修改ClickHouse服务级别内存限制 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 为保证ClickHouseServer实例所在节点其他服务实例的正常使用，ClickHouseServer支持修改在当前节点占用的最大内存。 操作步骤 登录FusuinInsight
对系统的影响 SlapdServer实例CPU使用率过高，可能导致SlapdServer响应缓慢或不可用，引起Kerberos认证超时或操作系统用户缓存同步异常，进而导致组件业务故障。 可能原因 告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。
提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 问题背景与现象 运行内存超限导致提交Spark任务失败。 原因分析 在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application
如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 问题现象 MRS服务在集群的Master1和Master2节点上部署了manager-executor进程，该进程主要用于将管控面对集群的操作进行封装，比如作业的提交、心跳上报、部分告警信息上报、集群创扩缩等操作。当客户从
增强有限内存下的稳定性 配置场景 当前Spark SQL执行一个查询时需要使用大量的内存，尤其是在做聚合（Aggregate）和关联（Join）操作时，此时如果内存有限的情况下就很容易出现OutOfMemoryError。有限内存下的稳定性就是确保在有限内存下依然能够正确执行相关的查询
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb
增强有限内存下的稳定性 配置场景 当前Spark SQL执行一个查询时需要使用大量的内存，尤其是在做聚合（Aggregate）和关联（Join）操作时，此时如果内存有限的情况下就很容易出现OutOfMemoryError。有限内存下的稳定性就是确保在有限内存下依然能够正确执行相关的查询
RegionServer剩余内存不足导致HBase服务启动失败 用户问题 RegionServer剩余内存不足导致HBase服务启动失败。 原因分析 RegionServer启动时节点剩余内存不足，导致无法启动实例。排查步骤如下： 登录Master节点，到“/var/log/Bigdata
如果设置过高会导致激烈线程竞争，如果设置过小，请求将会在RegionServer长时间等待，降低处理能力。根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb
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