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在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，task数多，而wordcount每个task都比较小，完成速度快。
shuffleGrouping("spout"); builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word")); return
在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，task数多，而wordcount每个task都比较小，完成速度快。
支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。
对系统的影响 diskmgt磁盘监控服务不可用时，影响系统对磁盘信息和分区信息的监控，如设备分区文件系统只读检测、设备分区丢失检测、磁盘分区扩容检测等。 可能原因 diskmgt磁盘监控服务不存在。 diskmgt磁盘监控服务未启动。
备份CDL业务数据 操作场景 为了确保CDL日常数据安全，或者系统管理员需要对CDL进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对CDL数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。
Configuration() { @Override public AppConfigurationEntry[] getAppConfigurationEntry(String name) { return
登录MRS Manager系统。 在浏览器地址栏中输入访问地址，地址格式为“https://MRS Manager系统的WebService浮动IP地址:8080/web”。例如，在IE浏览器地址栏中，输入“https://10.10.10.172:8080/web”。
Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。
支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。
Yarn常用配置参数 队列资源分配 Yarn服务提供队列给用户使用，用户分配对应的系统资源给各队列使用。完成配置后，您可以单击“刷新队列”按钮或者重启Yarn服务使配置生效。 参数入口： 用户可在Manager系统中，选择“租户资源 > 动态资源计划 > 队列配置”。
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 Guardian TokenServer实例GC时间过长，导致TokenServer响应缓慢，业务无法正常访问OBS。
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 可能导致任务堆积，无法及时处理。 可能原因 集群运算能力低于任务提交速率，导致任务提交后无法及时运行处理。 处理步骤 检查Yarn页面的内存和vcore使用情况。
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 集群已经存在的任务无法运行。 集群可接收新的Storm任务，但是无法运行。 可能原因 集群中Supervisor处于异常状态。 处理步骤 检查Supervisor状态。
在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。 父主题： MRS集群告警处理参考
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字，系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 单击指定的表名，可以显示表中所有的列。 在HiveQL语句编辑区输入HiveQL语句。
提升HDFS写数据性能 操作场景 HDFS写数据性能直接影响整个系统的效率。提升写性能可以减少数据写入时间，加快数据处理流程，提高系统的整体响应速度。通过全面提升HDFS的写数据性能，可以使得HDFS集群更适应自身的业务情况，从而提升HDFS的写性能。
Kafka样例程序开发思路 场景说明 Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上用户可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。
图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源，提升整个系统查询的吞吐量，同时数据库参数也调整到最优状态。
Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
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