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Manager页面，在告警列表中，单击此告警所在行的，查看附加信息中的描述信息。明确具体发生告警源IP地址及目标IP，并记录两个IP地址。 登录告警上报节点，在告警上报节点上使用ping命令，向目标节点手动发起ping请求，检查两个节点之间的网络状态是否正常。 是，执行6 否，执行3。
多业务量、高并发的情况可以考虑扩容实例。 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行5。 检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > 队列 > BE的各种定期汇报任务在FE端的队列长度
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close(); } catch (IOException e) {
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close(); } catch (IOException e) {
Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor.failures”若不存在，则手动添加该参数项。
限将自动关联该数据库目录的HDFS权限。为了避免产生性能问题，取消表的任意权限，系统不会自动取消数据库目录的HDFS权限，但对应的用户只能登录数据库和查看表名。 若为角色添加或删除数据库的查询权限，数据库中的表也将自动添加或删除查询权限。此机制为Hive实现，SparkSQL与Hive保持一致。
[3]安全模式采用https模式进行访问HBase REST服务，传入“securityModeUrl”作为test.test()参数。 安全登录 private static void login(String principal, String userKeytabFile
告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。 CPU配置无法满足业务需求，CPU使用率达到上限。 处理步骤 检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > LdapServer > 其他 >
O写入等待时长达到上限。 处理步骤 检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 根据实际磁盘IO使用情况，修改告警阈值和平滑次数配置项。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 > 磁盘 > 每个写操作平均所需时间”。
整个计算实例响应变慢，造成任务积压。 处理步骤 检查计算实例资源配置是否合理 使用可访问HetuEngine WebUI界面的管理员用户登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 告警 > 告警 > HetuEngine计算实例任务积压”，检查该告警的“附加信息”，查看并记录告警上报的租户名。
设置维护模式后，非维护操作引起的告警也将被抑制无法上报，直至退出维护模式后，仍然存在的故障才能上报告警，请谨慎操作。 开启MRS集群维护模式 登录FusionInsight Manager。 配置维护模式。 根据实际操作场景，确认需要配置维护模式的对象，参考表1进行操作。 表1 切换维护模式
在“Settings”的右侧单击 ，在“Key”输入Hive的参数名，在“Value”输入对应的参数值，则当前Hive会话会以用户定义的配置连接Hive。 可以单击 新增加一个参数。 父主题： 使用Hue（MRS 3.x之前版本）
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close(); } catch (IOException e) {
exists( select * from table3 o where o.column2 > 1); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： DML
exists( select * from table3 o where o.column2 > 1); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： CarbonData语法参考
立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
ataNode存储数据量较小且健康状态良好的节点。 Core节点在缩容的时候，会对原节点上的数据进行迁移。业务上如果对数据位置做了缓存，客户端自动刷新位置信息可能会影响时延。缩容节点可能会影响部分HBase on HDFS数据的第一次访问响应时长，可以重启HBase或者对相关的表Disable/Enable来避免。
HBase任务时HBase服务异常 依赖的基础服务HDFS、Yarn、ZooKeeper等异常 处理步骤 检查HiveQL命令是否符合语法。 使用Hive客户端连接到产生该告警的HiveServer节点，查询Apache提供的HiveQL语法规范，确认输入的命令是否正确。详情请参见https://cwiki
整个计算实例响应变慢，造成任务积压。 处理步骤 检查计算实例资源配置是否合理 使用可访问HetuEngine WebUI界面的管理员用户登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 告警 > 告警 > HetuEngine计算实例任务失败率超过阈值”，检查该
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