。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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/tmp 执行命令vi $CONTROLLER_HOME/sbin/controller.sh，找到JVM_ARGS=所在行，在该行的下一行添加一行新内容： JVM_ARGS="$JVM_ARGS -Dfastjson.parser.safeMode=true" 使用omm用户在主O

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meNode配置的JVM参数的对应关系建议如下： 文件对象数量达到10,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M 文件对象数量达到20,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms12G

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基础监控 GC监控 JAVA方法 JVM监控 JVM信息 Netty内存 线程 NodeJs基本信息 NodeJs状态监控 父主题： 指标总览

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执行命令vi $NODE_AGENT_HOME/bin/nodeagent_ctl.sh，找到“JVM_ARGS=”所在行，在该行的下一行添加一行新内容： JVM_ARGS="$JVM_ARGS -Dfastjson.parser.safeMode=true" 在集群所有节点执行1和2。

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输场景可进行不同程度的优化配置，此处主要提供日志配置log4j2.properties、jvm.options运行内存优化配置。 jvm运行内存配置 图1 jvm.options 表1 jvm运行内存配置 配置项 配置类型 默认值 配置说明 -Djava.awt.headless

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Impalad（Coordinator）角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分区不

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值为1s，一般可以在JVM 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

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这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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选择“HMaster/RegionServer > 系统”，将“GC_OPTS”参数中“-Xmx”的值参考以下说明进行调大。 HMaster的GC参数配置建议 建议“-Xms”和“-Xmx”设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整堆内存大小时影响性能。 调整“-XX:NewSize”大小的时候，建议把其设置成

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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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群，需要自行添加JVM参数："-Dzookeeper.clientCnxnSocket=org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocketNetty -Dzookeeper.client.secure=true 父主题： 在Linux中调测程序

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driver,but is still alive, going to kill it”所示信息，表明Executor丢失是由于JVM Crash导致的。 JVM的关键Crash错误日志，如下： # # A fatal error has been detected by the Java

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0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS 集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CS S集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CSS集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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建议“-Xms”和“-Xmx”设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整堆内存大小时影响性能。 调整“-XX:NewSize”大小时，建议把其设置成和“-XX:MaxNewSize”相同，均为“-Xmx”大小的1/8。 当HBase集群规模越大、Region数量越多时，可以适当调大HMaster的GC_OPT

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查看组件基础监控项 基础监控主要针对应用的JVM信息、JVM监控、GC监控、线程、JAVA方法进行监控。 查看组件基础监控项 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 组件列表”，进入组件列表页面。 在左侧“快速筛选”栏中，选择“区域”、“应用”以及“技术栈”。

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHbasetoHbase()

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHbasetoHbase()

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