实现Hive进程访问多ZooKeeper 功能简介 FusionInsight 支持在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，分别通过“testConnectHive”和“testConnectApacheZK”方法实现。

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实现Hive进程访问多ZooKeeper 功能简介 FusionInsight支持在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，分别通过“testConnectHive”和“testConnectApacheZK”方法实现。

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Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver

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实现Hive进程访问多ZooKeeper 功能简介 FusionInsight支持在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，分别通过“testConnectHive”和“testConnectApacheZK”方法实现。

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产生告警的主机名。 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 主机中正在等待的IO（磁盘IO、网络IO等）在较长时间内未得到响应，进程处于D状态和Z状态。或进程可能被挂起进入T状态。 处理步骤 查看进程是否处于D、Z、T状态 登录FusionInsight

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信息，请参见管理文件隔离箱。 单击告警事件列表中的告警事件，可查看告警事件对应的受影响的 服务器 、发生时间等信息，如图3所示。 全部：展示发生的总的告警数。 告警事件：展示各告警事件发生的告警数。 图3 告警事件统计数量 单击告警列表中的告警名称，可查看告警的详细信息，如图4所示。

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OT数采配置 添加数采模板 数采模板是描述数采配置项的元数据，数采配置包括数据源配置元数据、点位采集配置元数据。当用户添加自定义数采应用时，可通过添加自定义数采模板完成元数据的定义。 应用数据源模板导入 数据源模板描述了数据源配置项的元数据，用户在配置数据源之前，需要先导入数据源

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创建随机数 功能介绍 功能介绍： 生成8~8192bit范围内的随机数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/gen-random 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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在左侧导航栏选择“数采配置 > 创建数采连接”。 图1 创建数采连接 填写“数采连接参数”后单击“确认”保存，此时配置仅在云平台存在，未下发到边侧，数采连接的“同步状态”为“待同步”。 表1 连接参数信息 参数名称 参数说明 通道标识 opcua 通道名称 opcua通道（自定义） 驱动模块 sys_ot_dc_opcua

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执行以下命令，确定报错进程的pid。 ps -ef | grep 报错进程名 执行以下命令，根据得到的pid检查该进程的limits配置： cat /proc/pid/limits 图2 确定进程limits配置 查看Max processes行，如果当前用户创建的所有线程数接近该值，那么

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open files”这样的失败现象，请尝试缩小这个设置。通常情况下需要满足，系统FD（file descriptor）数量>=最大并发数*当前服务器主DN个数个数*max_files_per_process*3。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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统计资产信息，账号、端口、进程等 功能介绍 资产统计信息，账号、端口、进程等 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v5/{project_id}/asset/statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver

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ALM-45444 ClickHouse进程异常 告警解释 ClickHouse实例健康检查模块30秒检查一次，如果连续失败的次数超过配置的阈值，则触发上报告警，此时ClickHouse进程可能处于停止响应状态，无法正常执行业务。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45444

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n_tup_ins bigint 插入的行数。 n_tup_upd bigint 更新的行数。 n_tup_del bigint 删除的行数。 n_tup_hot_upd bigint HOT更新的行数。 n_tup_change bigint analyze之后改变的行数。 n_live_tup

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open files”这样的失败现象，请尝试缩小这个设置。通常情况下需要满足，系统FD（file descriptor）数量>=最大并发数*当前服务器主DN个数个数*max_files_per_process*3。此参数请根据实际使用需求进行设置，如果设置过小，可能存在无足够的有效安全文件句柄，从而导致集群状态异常。

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many open files”这样的失败现象，请尝试缩小这个设置。通常情况下需要满足，系统FD（file descriptor）数量>=最大并发数*数据库节点个数*max_files_per_process*3。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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组”选择待查看堆积消息数的消费组名称，“主题”选择“全部Topic”，“消费组可消费消息数”表示此消费组中所有Topic的堆积消息数之和。查看监控数据的具体步骤，请参考查看Kafka监控数据。 在云监控页面的“消费组”页签中，“消费组”选择待查看堆积消息数的消费组名称，“主题”选

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many open files”这样的失败现象，请尝试缩小这个设置。通常情况下需要满足，系统FD（file descriptor）数量>=最大并发数*数据库节点个数*max_files_per_process*3。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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many open files”这样的失败现象，请尝试缩小这个设置。通常情况下需要满足，系统FD（file descriptor）数量>=最大并发数*当前物理机主DN个数*max_files_per_process*3。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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