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无业务情况下，RegionServer占用CPU高 问题背景 无业务情况下，RegionServer占用CPU较高。 原因分析 通过top命令获取RegionServer的进程使用CPU情况信息，查看CPU使用率高的进程号。 根据RegionServer的进程编号，获取该进程下线程使用CPU情况。
在Kafka Topic中接入消息 操作场景 用户可以根据业务需求，通过Kafka客户端或KafkaUI查看当前消费情况。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 如果当前使用Kafka客户端，需要满足以下条件： MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个系统用户。
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark
运行HiveSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个HiveSql作业。 HiveSql作业用于提交Hive SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。
MRS Hive对接CSS服务配置说明 应用场景 利用Elasticsearch-Hadoop插件，完成Hive和CSS服务的Elasticsearch直接的数据交互，通过Hive外部表的方式，可以快速将Elasticsearch索引数据映射到Hive表中。 Elasticsearch-Hadoop
运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台
运行SparkSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSql作业。 SparkSql作业用于查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。
迁移MRS集群内ClickHouse数据至其他MRS集群 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 场景一：随着MRS ClickHouse业务数量的增长，原有集群的存储和计算资源已不满足业务需求，需要对集群进行拆分，将部分用户业务及数据库数据迁移到新建集群中。 场景二：MRS
运行SparkSubmit作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。
运行Flink作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
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