MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    map-reduce gc耗时 更多内容
  • 配置MRS集群告警阈值

    80.0% Flume垃圾回收(GC)总时间 Flume垃圾回收(GC)总时间。 12000ms HBase GC GC中回收old区所花时长 RegionServer的总GC时间。 5000ms GC中回收old区所花时长 HMaster的总GC时间。 5000ms CPU和内存

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  • ALM-44006 Presto Worker进程垃圾收集时间超出阈值

    Worker进程的垃圾收集(GC)时间,当检测到GC时间超出阈值(连续3次检测超过5s)时产生该告警。用户可在 FusionInsight Manager中通过“运维 > 阈值配置 > 服务 > Presto > 集群状态 > Worker进程GC时间”修改阈值。当 Worker进程GC时间小于或等于告警阈值时,告警清除。

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  • 基础指标:node-exporter指标

    接收时丢弃的累积计数 go_gc_duration_seconds 数据来自调用debug.ReadG CS tats(),调用该函数时,会将传入参数GCStats结构体的PauseQuantile字段设置为5,这样函数将会返回最小、25%、50%、75% 和最大,这5个GC暂停时间百分位数。然后prometheus

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  • ALM-43013 JDBCServer2x进程GC时间超出阈值

    JD BCS erver2x进程GC时间超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测JDBCServer2x进程的GC时间,当检测到JDBCServer2x进程的GC时间超出阈值(连续3次检测超过12秒)时产生该告警。用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > Spark2x > GC时间 > JD

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  • 查看Flume客户端日志

    flume-root-20170908202009-pid72456-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 2935 Sep 8 22:27 flume-root-20170908202634-pid78789-gc.log.0.current -rw-------

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  • 查看Flume客户端日志

    flume-root-20170908202009-pid72456-gc.log.0.current -rw-------. 1 root root 2935 Sep 8 22:27 flume-root-20170908202634-pid78789-gc.log.0.current -rw-------

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  • ALM-45284 UserSync垃圾回收(GC)时间超过阈值

    ALM-45284 UserSync垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测UserSync进程的垃圾回收(GC)占用时间,当连续5次检测到UserSync进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。垃圾回收(GC)时间小于阈值时,告警恢复。 告警属性

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  • ALM-13003 ZooKeeper进程垃圾回收(GC)时间超过阈值

    ALM-13003 ZooKeeper进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测ZooKeeper进程的垃圾回收(GC)占用时间,当检测到ZooKeeper进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。 垃圾回收(GC)时间小于阈值时,告警恢复。 告警属性

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  • ALM-23007 Loader进程垃圾回收(GC)时间超过阈值

    ALM-23007 Loader进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Loader进程的垃圾回收(GC)占用时间,当连续5次检测到Loader进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。垃圾回收(GC)时间小于阈值时,告警恢复。 告警属性 告警ID

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  • ALM-18011 NodeManager进程垃圾回收(GC)时间超过阈值

    NodeManager进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测NodeManager进程的垃圾回收(GC)占用时间,当检测到NodeManager进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。 垃圾回收(GC)时间小于阈值时,告警恢复。 告警属性

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  • ResourceManager持续主备倒换

    M minor GC时被回收,但在多任务的情况下,集群规模较大,比如5000节点,多个节点的心跳Response会占用大量内存,导致JVM在minor GC时无法完全回收,无法回收的内存持续累积,最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的,即在GC过程中不执行任何作业,所以如果full

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  • ALM-38005 Broker进程垃圾回收(GC)时间超过阈值

    ALM-38005 Broker进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Broker进程的垃圾回收(GC)占用时间,当连续3次检测到Broker进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。 平滑次数为1,垃圾回收(GC)时间小于或等于阈值时,告警恢复

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  • ALM-14014 NameNode进程垃圾回收(GC)时间超过阈值

    ALM-14014 NameNode进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测NameNode进程的垃圾回收(GC)占用时间,当检测到NameNode进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。 垃圾回收(GC)时间小于阈值时,告警恢复。 告警属性

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  • ALM-14015 DataNode进程垃圾回收(GC)时间超过阈值

    ALM-14015 DataNode进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测DataNode进程的垃圾回收(GC)占用时间,当检测到DataNode进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。 垃圾回收(GC)时间小于阈值时,告警恢复。 告警属性

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  • ALM-43009 JobHistory2x进程GC时间超出阈值

    JobHistory2x进程GC时间超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测JobHistory2x进程的GC时间,当检测到JobHistory2x进程的GC时间超出阈值(连续3次检测超过12秒)时产生该告警。用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > Spark2x > GC时间 > Jo

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  • ALM-43022 IndexServer2x进程GC时间超出阈值

    IndexServer2x进程GC时间超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测IndexServer2x进程的GC时间,当检测到IndexServer2x进程的GC时间超出阈值(连续3次检测超过12秒)时产生该告警。用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > Spark2x > GC时间 > I

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  • ALM-43023 IndexServer2x进程Full GC次数超出阈值

    ALM-43023 IndexServer2x进程Full GC次数超出阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测IndexServer2x进程的Full GC次数,当检测到IndexServer2x进程的Full GC次数超出阈值(连续3次检测超过12次)时产生该告警。用户可通过“运维

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  • 基础指标:Flink指标

    ep_Time JobManager CMS执行垃圾回收总耗时。 毫秒(ms) flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Count JobManager GC次数。 次数 flink_jobmanager_Statu

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  • 性能分析

    每个方法在CPU上的运行时间。 Allocated Memory 已分配的堆内存(包括已被回收和未被回收的部分),使用场景包括频繁GC等。 Latency trace相关线程的方法执行的总耗时。包括方法在CPU上的运行时间、等待I/O的时间以及方法运行时发生的任何其他时间。 Live Object Memory

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  • ALM-24009 Flume Server垃圾回收(GC)时间超过阈值

    ALM-24009 Flume Server垃圾回收(GC)时间超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Flume进程的垃圾回收(GC)占用时间,当连续5次检测到Flume进程的垃圾回收(GC)时间超出阈值(默认12秒)时,产生该告警。垃圾回收(GC)时间小于阈值时,告警恢复。 告警属性 告警ID

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  • 配置NameNode内存参数

    medium:2G low:256M custom:根据实际数据量大小在GC_OPTS中设置内存大小。 custom GC_OPTS JVM用于gc的参数。仅当GC_PROFILE设置为custom时该配置才会生效。需确保GC_OPT参数设置正确,否则进程启动会失败。 须知: 请谨慎修改该项。如果配置不当,将造成服务不可用。

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