Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce 和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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重新打包Jar包，且不能包含“storm.yaml”文件、“log4j”和“slf4j-log4j”相关的Jar包。 使用IntelliJ IDEA远程提交新打包的Jar包。 查看是否可以在WebUI查看拓扑的详细信息和Worker日志内容。 在Manager页面修改Storm集群关于Work

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jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已安装Storm客户端。 已执行打包Storm样例工程应用。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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Windows下打包Storm业务 操作场景 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已执行打包Storm样例工程应用。

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Storm对外接口介绍 Storm-HDFS采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hdfs。 Storm-HBase采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github

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执行以下命令，进行用户认证。（普通模式跳过此步骤） kinit 组件业务用户 执行命令进行客户端操作。 例如执行以下命令： cql storm 同一个storm客户端不能同时连接安全和非安全的ZooKeeper。 父主题： 各组件客户端使用实践

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骤） kinit 组件业务用户 执行命令进行客户端操作。 例如执行以下命令： cql storm 同一个storm客户端不能同时连接安全和非安全的ZooKeeper。 父主题： 使用Storm

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Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。

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Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。

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ALM-26054 Nimbus堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Storm Nimbus堆内存使用率，并把实际的Storm Nimbus堆内存使用率和阈值相比较。当连续5次检测到Storm Nimbus堆内存使用率超出阈值（默认值为80%）时产生该告警。 用户可通过“运维

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效期，则会影响拓扑正常运行。MRS集群管理员需要根据企业安全要求，为Storm业务用户配置独立的密码策略。 如果不为Storm业务用户配置独立的密码策略，在修改业务用户密码以后，可以删除旧的拓扑并重新提交，使拓扑继续运行。 对系统的影响 为Storm业务用户配置独立的密码策略后，

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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g-site.xml”和“storm.yaml”都放入样例工程的“storm-examples\src\main\resources”目录下。 若要在Linux安装客户端时提交拓扑，只需要将“streaming-site.xml”放入样例工程的“storm-examples\sr

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操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm

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Storm样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。

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拓扑日志级别动态调整：提供命令行和Storm UI两种方式对运行中的拓扑日志进行动态修改。 性能提升：与之前的版本相比，Storm的性能得到了显著提升。虽然，拓扑的性能和用例场景及外部服务的依赖有很大的关系，但是对于大多数场景来说，性能可以提升3倍。 父主题： Storm

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Tuple 一次消息传递的基本单元。 Stream 流是一组（无穷）元素的集合，流上的每个元素都属于同一个schema；每个元素都和逻辑时间有关；即流包含了元组和时间的双重属性。流上的任何一个元素，都可以用Element<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据

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