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可能原因 告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。 磁盘配置无法满足业务需求，磁盘IO性能达到上限。或业务处于高峰期，导致短期内磁盘IO读取等待时长达到上限。 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
JobHistory2x进程Full GC次数超出阈值 GC次数超出阈值，会影响JobHistory2x进程运行的性能，甚至造成JobHistory2x进程不可用。 12 IndexServer2x的Full GC次数 43023 IndexServer2x进程Full GC次数超出阈值 GC次数超出阈值，会
ger出现OOM异常 问题 当开启Yarn External Shuffle服务时，在Spark应用执行过程中，如果当前shuffle连接过多，Yarn External Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer M
ger出现OOM异常 问题 当开启Yarn External Shuffle服务时，在Spark应用执行过程中，如果当前shuffle连接过多，Yarn External Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer M
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
可能原因 告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。 磁盘配置无法满足业务需求，磁盘IO性能达到上限。或业务处于高峰期，导致短期内磁盘IO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
用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > HDFS”修改阈值。 平滑次数为1，HDFS DataNode堆内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，HDFS DataNode堆内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。 告警属性 告警ID
HBase占用网络端口，连接数过大会导致其他服务不稳定 问题 HBase占用网络端口，连接数过大会导致其他服务不稳定。 回答 使用操作系统命令lsof或者netstat发现大量TCP连接处于CLOSE_WAIT状态，且连接持有者为HBase RegionServer，可能导致网络
登录客户端时可以通过-maxRPC参数，控制执行结果一次性打印多少行，默认值是1000；如果将-maxRPC参数值设置为小于等于0，则会一次性打印所有结果，通常用于重定向SQL执行结果。 登录客户端时，可选-disableISO8601参数，用于控制查询结果的时间列展示格式。不指定该参数会显示年月日时分秒格式，指定则显示时间戳。
ap数目。 HQL访问次数 周期内HQL访问次数统计信息。 Kafka Kafka磁盘使用率分布 Kafka集群的磁盘使用率分布统计。 Spark/Spark2x HQL访问次数 周期内HQL访问次数统计信息，展示信息包括用户名，HQL语句，执行该语句的次数。 Yarn 资源使用（按任务）
java.net.SocketException: Broken pipe 原因分析 从外部存储（例如HDFS）导入数据时，由于目录下文件过多，导致列出文件目录超时。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Doris > 配置 > 全部配置
调整Hive元数据超时 大分区表包含过多分区，导致任务超时，同时大量分区可能需要更多时间来加载与元存储缓存同步。因此，为了在更大规模存储中获得更好的性能，建议相应地调整加载元数据缓存最大超时时间和加载元数据连接池最大等待时间。 使用HetuEngine管理员用户登录FusionInsight
ertData和queryData的样例。 规则 大批量少频次的插入。 内容要求：ClickHouse的每次数据插入都会生成一到多个part文件，如果data part过多则会导致merge压力变大，甚至出现服务异常影响数据插入。建议一次插入10万行，每秒不超过1次插入。 一次只插入一个分区内的数据。
故障时，ApplicationMaster会使用Yarn客户端的重试机制进行重试。在达到最大重试次数之前网络恢复正常，则ApplicationMaster会正常退出。 若超过重试次数和重试时长，则ApplicationMaster注销失败，ResourceManager会认为Ap
java:112) 原因分析 java.lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈
code=0) 原因分析 客户查询大量数据，数据量过大。 客户在检索数据时使用select * from table_name;，进行全表查询，表内数据过多。 beeline默认启动内存128M，查询时返回结果集过大，导致beeline无法承载导致。 解决办法 执行select count(*)
故障时，ApplicationMaster会使用Yarn客户端的重试机制进行重试。在达到最大重试次数之前网络恢复正常，则ApplicationMaster会正常退出。 如果超过重试次数和重试时长，则ApplicationMaster注销失败，ResourceManager会认为A
者Flink Connector方式。 在Flink实时写入数据到Doris的场景下，CheckPoint设置的时间需要考虑每批次数据量，如果每批次数据太小会造成大量小文件，推荐值为60s。 建议不使用insert values作为数据写入的主要方式，批量数据导入推荐使用Stre
客户端操作超时时间。需在配置文件中手动添加。 2147483647 ms hbase.client.retries.number 最大重试次数。用于表示所有可重试操作所支持的最大重试次数。 35 这两个参数的重试超时的配合方式如图1所示。 图1 HBase客户端操作重试超时流程 从该流程可以看出，如果
客户端操作超时时间。需在配置文件中手动添加。 2147483647 ms hbase.client.retries.number 最大重试次数。用于表示所有可重试操作所支持的最大重试次数。 35 这两个参数的重试超时的配合方式如图1所示。 图1 HBase客户端操作重试超时流程 从该流程可以看出，如果
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