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产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 DataNode可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点DataNode实例直接
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统，为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题：
表3 日志级别 级别 描述 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 非Master角色的FE节点不能接收到最新的元数据镜像文件，系统可靠性降低。
参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 当前FE实例不可用，无法响应客户端请求。 可能原因
定位信息 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Detail 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 当查询并发数过大时，会消耗大量的系统资源，导致系统响应时间变慢，甚至拒绝后续查询。
data”，该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode的镜像备份参数为“fs.namenode.image.backup.enable”，需要设置该值为“true”，系统即可定期备份NameNode的数据。
ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more 可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同，造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep
如何通过curl命令访问Manager REST API 说明 用户可通过openssl version查看系统的openssl版本，如果版本低于OpenSSL 1.0.1，需要为操作系统安装较高版本的openssl，以支持使用TLSv1.1和TLSv1.2与集群交互。 操作样例及步骤
ive的库表信息，并进行数据查询。 除Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。通过Hive Catalog，不仅能访问Hive，也能访问使用Hive Metastore作为元数据存储的系统，例如Iceberg、Hudi等。 支持Managed Table。
Tez常用配置参数 参数入口 在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Tez > 配置”，选择“全部配置”。 在搜索框中输入参数名称。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 property.tez.log.dir Tez日志目录。 /var/log/Bigdata/tez/tezui
是否自动清除 12001 次要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 系统本地最多只能保存50个转储文件，如果该故障持续存在于转储服务器，会导致本地历史审计
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
MRS对集群管理系统Manager上的数据提供自动备份功能，根据制定的备份策略可自动备份集群上的数据，包括LdapServer、DBService的数据。 手动备份 在系统进行扩容、打补丁等重大操作前，需要通过手动备份集群管理系统的数据，以便在系统故障时，恢复集群管理系统功能。 为进
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
system数据库是ClickHouse默认的系统数据库，默认数据库中的系统表记录的是系统的配置、元数据等的信息数据。 业务在使用ClickHouse的时候，需要指定自己业务的数据库进行连接和使用，业务相关的表创建在自己业务库中，不要将业务的表创建在系统数据库中，避免对系统数据库造成不必要的影响。 命名规范设计规则
账户维护建议 建议系统管理员对账户例行检查，检查的内容包括： 操作系统、Manager以及各组件的账户是否有必要，临时账户是否已删除。 各类账户的权限是否合理。不同的管理员拥有不同的权限。 对各类账户的登录、操作记录进行检查和审计。 密码维护建议 用户身份验证是应用系统的门户。用户的
ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more 可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同，造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep
ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more 可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同，造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep
Coordinator进程垃圾收集时间超出阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30s周期性采集Presto Coordinator进程的垃圾收集（GC）时间，当检测到GC时间超出阈值（连续3次检测超过5s）时产生该告警。用户可在MRS Manager中通过“系统设置> 阈值配置 > 服务 > Presto >
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