可以通过查看E-MapReduce日志、分析系统资源使用情况、检查网络连接等方式进行排查。

排查阿里云EMapReduce导致的ECS监控告警的方式有以下几种：

1、查看日志文件：

登录到ECS实例，并进入操作系统。

定位到日志文件所在目录，通常为/var/log或/var/logs。

使用文本编辑器打开相关的日志文件，如hadoopmapreducehistoryserver.log、yarnnodemanager.log等。

检查日志文件中是否有异常信息或错误提示，根据具体的错误信息进行进一步的排查和解决。

2、检查集群状态：

登录到Hadoop集群的主节点（NameNode）。

运行以下命令检查集群状态：

```

hadoop dfsadmin report

```

检查报告中的各项指标是否正常，如存储容量、副本数等。

如果发现异常，可以进一步检查具体的组件日志以确定问题所在。

3、检查作业运行情况：

登录到Hadoop集群的主节点（ResourceManager）。

运行以下命令查看正在运行的作业：

```

yarn application list

```

检查作业的状态是否正常，如是否已经完成、是否出现故障等。

如果发现异常作业，可以查看该作业的详细信息和日志以确定问题所在。

4、检查网络连接：

确保ECS实例与Hadoop集群的网络连接正常。

检查网络配置是否正确，包括IP地址、子网掩码、网关等。

可以尝试ping测试集群中的各个节点，确保网络连通性。

5、检查硬件资源：

确保ECS实例的硬件资源满足Hadoop集群的需求，如CPU、内存、磁盘空间等。

检查是否存在资源不足导致的问题，如OOM（内存溢出）等。

相关问题与解答：

问题1：在查看日志文件时，发现了一个错误信息"Failed to start datanode"，该如何解决？

解答：这个错误信息表示DataNode启动失败，可以尝试以下步骤解决问题：

1. 检查DataNode的日志文件，查找详细的错误信息。

2. 确保DataNode的配置文件正确设置，包括数据存储路径、块大小等。

3. 检查DataNode所在的磁盘空间是否充足。

4. 确保DataNode与其他组件之间的网络连接正常。

5. 如果问题仍然存在，可以尝试重启DataNode进程或整个Hadoop集群。

问题2：在检查集群状态时，发现存储容量不足，该如何处理？

解答：如果存储容量不足，可以考虑以下解决方案：

1. 增加磁盘空间：可以通过扩展ECS实例的磁盘容量或者添加新的磁盘来增加存储空间。

2. 调整副本数：可以减少HDFS中的数据副本数，从而节省存储空间，但需要注意，减少副本数可能会影响数据的可靠性和可用性。

3. 清理无用数据：可以删除不再需要的数据或者归档历史数据到冷存储介质中，以释放存储空间。