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否，执行6。 升级Coordinator规格或扩容Worker节点组。 若Coordinator线程数过多，考虑升级Coordinator节点规格，提升CPU核数；若Worker线程数过多，考虑扩容Worker节点组。 查看本告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行6。 收集故障信息。
支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表： MRS Manager MRS
否，执行6。 升级Coordinator规格或扩容Worker节点组。 若Coordinator线程数过多，考虑升级Coordinator节点规格，提升CPU核数；若Worker线程数过多，考虑扩容Worker节点组。 查看本告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行6。 收集故障信息。
单击“取消屏蔽”后在弹出的对话框中单击“确定”，修改告警的屏蔽状态为“显示”。 配置告警屏蔽及告警平滑次数 该操作仅适用MRS 3.5.0及之后版本集群。 MRS支持在后台配置告警屏蔽状态和平滑次数，告警产生次数小于等于平滑次数时不上报告警信息。 使用PuTTY工具，以omm用户登录主OMS节点。 执行以
record日志记录。 carbon.options.bad.records.action 指定bad record操作，例如，强制（force），重定向（redirect），失败（fail）或忽略（ignore）。有关详细信息，请参阅•Bad Records处理： carbon.options
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配
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ApplicationMaster的重试次数。增加重试次数可以避免当资源不足时造成AM启动失败。 适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数，但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了，那Resou
balancer.auto.maxIdleIterations Balancer的最大连续空闲迭代次数。一次空闲迭代为没有Block块被移动的迭代，当连续空闲迭代次数达到最大连续空闲迭代次数时，本次Balancer结束。当取值为-1时，代表无穷大。 5 dfs.balancer.auto
否，执行6。 升级Coordinator规格或扩容Worker节点组。 若Coordinator线程数过多，考虑升级Coordinator节点规格，提升CPU核数；若Worker线程数过多，考虑扩容Worker节点组 查看本告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行6。 收集故障信息。 在FusionInsight
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系统每60秒周期性检测Kafka各个Topic的过载情况，当检测到某个Topic在过载磁盘上的Partition数占比超出阈值（默认40%）时，产生该告警。 平滑次数为1，当某个Topic在过载磁盘上的Partition数占比低于阈值（默认40%）时，告警恢复。 过载磁盘定义：磁盘分区的IO使用率大于80%的磁盘认为是过载磁盘。
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作业的故障恢复策略，包含以下三种，详情请参考配置FlinkServer重启策略。 fixed-delay：需配置“重试次数”和“失败重试间隔（s）”； failure-rate：需配置“最大重试次数”、“时间间隔（min）”和“失败重试间隔（s）”； none：无。 单击左上角“提交”提交作业。 新建Flink
ApplicationMaster的重试次数。增加重试次数可以避免当资源不足时造成AM启动失败。 适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数，但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了，那Resou
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配
locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配
解决ClickHouse数据入库慢的问题。 解决ClickHouse TTL未生效的问题。 解决ClickHouse、Zookeeper连接过多导致Hive客户端无法连接的问题。 解决ClickHouse物化视图的基表中添加列报OOM的问题。 Executor将作业老化顺序优化为根据作业结束时间老化。
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