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告警参数 类别 参数名称 参数含义 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 触发条件 告警触发的条件。 对系统的影响 业务延迟：主机磁盘IO读取等待时长过高时，可能会导致业务进程运行处理缓慢、业务延迟。
产生告警的服务名称。 服务目录 产生告警的目录名称。 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 向ZooKeeper数据目录空间写入大量数据，导致依赖本目录（详细参见告警定位信息）的上游组件（例如Yarn、Flink、Spark等）的业务异常。
定位信息 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 NameService名 产生告警的NameService。 附加信息 触发条件 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件、集群外的DataNode节点IP及端口。 对系统的影响 当有脱离集群管控的DataNode时，可能造成数据丢失。
Hive数据仓库权限被修改 告警解释 系统每60秒周期性检测Hive数据仓库的权限是否被修改，如果修改发出告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16046 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。
来源 产生告警的集群名称。 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 触发条件 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 进程状态异常会导致该进程无法提供正常服务，进而可能导致服务整体异常。 可能原因 主机中
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
Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfilter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
Spark on Hudi表数据维护规范 禁止通过Alter命令修改表关键属性信息：type/primaryKey/preCombineField/hoodie.index.type 错误示例，执行如下语句修改表关键属性： alter table dsrTable set tbl
Flink流式读Hudi表规则 Flink流式读Hudi表参数规范如下所示： 表1 Flink流式读Hudi表参数规范 参数名称 是否必填 参数描述 示例 Connector 必填 读取表类型。 hudi Path 必填 表存储的路径。 根据实际情况填写 table.type 必填
离主机。 集群有以下要求： 请保持网络畅通，请勿随意拔插网线，避免因网络问题导致升级失败。 集群中各组件服务正常、各实例正常、无故障、无退服的实例。 安装补丁过程中对现行系统的影响 安装补丁过程中会重启OMS，会导致MRS Manager页面无法访问，预计持续10-20分钟。 安装补丁过程中会影响弹性伸缩以及MRS
安装补丁前准备 安装补丁前需要手动进行以下相关检查。 检查MRS集群的委托的OBS桶权限 安装补丁前需要检查Spark作业在DataArts上配的作业OBS桶路径。用户委托中如果只配置了MRS作业业务桶，可能会导致安装补丁后SparkScript/SparkSubmit作业提交失败。
Manager界面重启组件：选择“集群 > 服务 > 待操作的服务名称”，单击右上角的“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 在MRS控制台重启组件：选择“现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面。单击“组件管理”，选择需要重启的服务，进入服务页面。在“服务状态”页签单击“更多”，选择“重启服务”或“滚动重启服务”。
Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。 例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会产生“Method
HiveQL接口介绍 HiveQL支持当前使用的MRS Hive与对应开源Hive版本中的所有特性，详情请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual。MRS Hive版本与开源Hive版本的对应关系如表1所示。
准备MapReduce应用开发环境 MapReduce应用开发环境简介 准备MapReduce应用开发用户 准备Eclipse与JDK 准备MapReduce应用运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南
MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 父主题： MapReduce开发指南
aggregateRecords.filter(_._2 > 0.9 * windowTime.toInt).print() // 6.Streaming系统启动 ssc.start() ssc.awaitTermination() 上述代码会引用以下函数 // 获取字段函数
从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用
从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用
设置并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀
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