y的安全配置建议 监控相关 使用Prometheus监控多个集群 使用dcgm-exporter监控GPU指标 将Prometheus监控数据上报至第三方监控平台 通过PromQL语句查询Prometheus数据 使用云原生监控插件监控自定义指标 使用AOM监控自定义指标 使用P

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分析异常SQL语句导致的数据库性能问题。拓扑展示数据库或SQL语句的关键指标。 JVM监控 实时监控JVM运行环境的内存和线程指标，快速发现内存泄漏、线程异常等问题。 拓扑展示实例的JVM指标数据。 当JVM指标异常，则上报告警。 了解更多 权限管理 创建用户并授权使用APM。 快速入门

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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存使用率等等。而这些数据的监控能力Kubernetes也没有自己实现，而是通过其他项目来扩展Kubernetes的能力，Kubernetes提供Prometheus和Metrics Server插件来实现该能力： Prometheus是一套开源的系统监控报警框架，能够采集丰富的M

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自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日

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HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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务上报云监控服务的集群和节点监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 云搜索服务 产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.ES 集群监控指标列表 监控的指标ID、指标名称、指标含义以及取值范围参见表1。 监控的测量对象

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务上报云监控服务的集群和节点监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 云搜索 服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.ES 集群监控指标列表 监控的指标ID、指标名称、指标含义以及取值范围参见表1。 监控的测量对象

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如何处理SSH tunnel进程异常？ 安装了ICAgent和java探针后，拓扑图不显示，没有数据，如何排查？ JVM监控界面线程监控处为何没有tomcat线程指标？ JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 如何判断CCE中是否已经绑定了ICAgent？

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不受影响，如JVM等监控指标。Agent字节码方式拦截开关默认为“否”。 停止Agent字节码方式拦截，将停止除JVM指标、GC指标、tomcat线程监控以外的所有监控指标采集。 慢请求阈值 超过该阈值的请求在调用链智能采样中会被加大采样力度，默认值为800。 监控指标数据采集的最大行数

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优化事务匹配机制。 JVM增加Direct Buffer监控。 1.0.38 2020-11-09 优化事务自学习能力。 1.0.36 2020-10-10 优化ServiceComb调用链。 优化JVM线程监控。 1.0.32 2020-8-27 支持Tomcat监控 。 优化gRPC插件。

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链路追踪 数据库 异常日志 实例 JVM监控 RpcClient监控 RpcServer监控 父主题： 指标总览

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内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求： Windows系统：需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统：需要提供root账号。 采集原理： Windows系统：通过WinRM服务从Edge访问Windows主机，执行PowerShell脚本采集系统信息。

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ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能： 帮助系统避免单点故障，建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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Doris集群支持的监控指标 功能说明 监控是保持CloudTable服务可靠性、可用性和性能的重要部分，通过监控，用户可以观察CloudTable 服务器 的运行状态。本章节定义了 表格存储服务 上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义。 命名空间 SYS.CloudTable/Service

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