已添加防护网站，详情操作请参见添加防护网站 。 应用场景 开启防护：开启防护模式后，边缘安全会根据您配置的策略进行攻击检测。 暂停防护：如果大量的正常业务被拦截，比如大量返回418返回码，可以将“工作模式”切换为“暂停防护”。该模式下，边缘安全对所有的流量请求只转发不检测，日志也不会记录。该模式

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HUE_FLOAT_IP，检查是否可以ping通。 是，浮动IP已被使用，请重新配置其他IP地址。 否，执行7。 检查是否一次性查询了大量的数据。 是，优化Hue查询，避免一次性查询大量数据。 否，执行8。 联系运维人员。 父主题： 访问 MRS 组件Web UI界面常见异常问题

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由云服务直接为用户加解密数据：大量数据需要通过安全信道传递到服务端，加密后再返回给用户，这一过程，对用户服务的性能影响很大。另外，大量的移动数据会带来巨大的成本。 信封加密方式：可以通过KMS的密码运算API在线生成数据密钥，用离线数据密钥在本地加密大量数据。 父主题： 密钥管理类

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能。 不适用HDFS场景可以考虑使用其他方式来存储数据，如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件 HDFS不适用于存储大量的小文件，因为大量小文件的元数据会占用NameNode的大量内存。 HDFS中数据的备份数量3份即可 DataNode数据备份数量3份即可，增加备份数量

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，因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户，即实际用户。 如果查询的数据是大量的小文件将会产生大量map操作，从而导致输出存在大量的小文件，在执行重命名文件操作时将会耗费较多时间，此时可以通过设置“spark.sql.files.maxPartitionBytes”与“spark

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ZooKeeper常见问题 创建大量ZNode后ZooKeeper Server启动失败 为什么ZooKeeper Server出现java.io.IOException: Len的错误日志 为什么ZooKeeper节点上netcat命令无法正常运行 如何查看哪个ZooKeeper实例是leader

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出。 下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS

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出。 下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS

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出。 下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS

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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR

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布请参见容量预估。 图1 磁盘空间分布 问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。 由于大量的事务和写入操作产生了大量的RDS for MySQL Binlog日志文件。 应用中存在大量的排序查询，产生了过多的临时文件。 解决方案 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可

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如果继续产生该告警，则=>步骤3。 如果不产生该告警，则=>步骤6。 确认当前是否存在大量繁忙业务，例如用户漫游频繁，或者有大量用户频率上下线等，并确认当前系统运行是否正常。 如果确认有大量繁忙业务且系统运行正常，则先忽略该告警。 如果不存在大量繁忙业务，则=>步骤4。 登录到AP，在诊断视图下使用display

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，因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户，即实际用户。 如果查询的数据是大量的小文件将会产生大量map操作，从而导致输出存在大量的小文件，在执行重命名文件操作时将会耗费较多时间，此时可以通过设置“spark.sql.files.maxPartitionBytes”与“spark

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出。 下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS

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ZooKeeper常见问题 创建大量znode后ZooKeeper Server启动失败 为什么ZooKeeper Server出现java.io.IOException: Len的错误日志 为什么ZooKeeper节点上netcat命令无法正常运行 如何查看哪个ZooKeeper实例是Leader

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如果继续产生该告警，则=>步骤3。 如果不产生该告警，则=>步骤6。 确认当前是否存在大量繁忙业务，例如用户频繁漫游，或者有大量用户频繁上下线等，并确认当前系统运行是否正常。 如果确认有大量繁忙业务且系统运行正常，则先忽略该告警。 如果不存在大量繁忙业务，则=>步骤4。 在诊断视图下使用display c

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云服务集成KMS加解密 图2 云服务集成KMS原理 用户在使用KMS加解密功能时，无需额外开发，具体操作可参见使用KMS加密的云服务。 针对大量数据的加解密场景，操作可参见加解密大量数据。 父主题： 密钥管理

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DataNode出现CPU占用接近100% 原因分析 DataNode有许多写失败的日志。 图2 DataNode写失败的日志 短时间内写入大量文件导致这种情况，因此DataNode内存不足。 图3 写入大量文件导致DataNode内存不足 解决办法 检查DataNode内存配置，以及机器剩余内存是否充足。 增加

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对大Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满，导致流控，产生大量命令超时或者慢查询，业务受损。 导致主备倒换。 对大Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞，从而导致主备倒换。 热Key 容易造成集群分片不均的情况。 造成热Key所在的分片有大量业务访问而同时其他的分片压力较低。这样不仅

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开启内存加速的GeminiDB Redis短时间要处理大量的binlog，会不会占用较多的资源，导致在线业务受损 如果源端MySQL存在较大的DDL操作，会消耗较多的GeminiDB Redis资源，用户可通过观察内存加速的每秒操作数（dbcache_ops_per_sec）。建

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布请参见容量预估。 图1 磁盘空间分布 问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。 由于大量的事务和写入操作产生了大量的RDS for MySQL Binlog日志文件。 应用中存在大量的排序查询，产生了过多的临时文件。 解决方案 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可

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