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在Flink WebUI和Linux中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件,并且添加了FlinkServer实例。
码,需进行以下操作: 配置各样例工程的“..\src\main\resources”目录下“com.huawei.bigdata.iotdb.IoTDBProperties”类,修改该类的IoTDBProperties()方法的proPath的值为“iotdb-example.p
MRS集群节点类型说明 MRS集群由多个弹性云服务器节点组成,根据节点的不同规格,系统以节点组的方式进行管理,不同的节点组一般选用不同的云服务器规格。 根据节点上部署的组件角色的不同,集群内的节点类型可分为Master节点、Core节点、Task节点。 表1 集群节点分类 节点类型
解MRS相关的基础知识,包含MRS各组件的基本原理和增强特性介绍,以及MRS服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使用MRS。《快速入门》提供了样例的详细操作指导,您可以基于此操作指导,创建和使用MRS集群。 使用更多的功能,并查看其相关操作指导
huawei.bigdata.SessionExample”。 其中在Session对象的参数里,设置IoTDBServer所在的节点IP、端口、用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址,可通过登录FusionInsight Manage界面,选择“集群 > 服务
在Flink WebUI和Linux环境中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件,并且添加了FlinkServer实例。
ion启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源,获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。 YA
); 在开启了写时合并选项的Unique表中,数据在导入阶段就会将被覆盖和被更新的数据进行标记删除,同时将新的数据写入到新的文件。在查询时,所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤,读取出来的数据是最新的数据,消除了读时合并中数据聚合的过程,并且支持多种谓词的下推,因此在聚合查询场景下能带来较大的性能提升。
SessionExample”。 其中修改HOST_1、HOST_2、HOST_3为IoTDBServer所在节点的业务IP,在Session对象的参数里,设置用户名和密码。 待连接的IoTDBServer所在节点的业务IP地址,可通过登录FusionInsight Manage界面,选择“集群 > 服务
~+∞”分为五个Region。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testMultiSplit方法中。 public void testMultiSplit() { LOG.info("Entering
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后,在客户端安装节点的/tmp目录下,发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中,driver会
Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架,它主要的特点是:秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标:在秒级延迟的情景下,提高Streaming的吞吐能力,在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成:数据源
Hadoop开源软件的基础上,在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的,单节点故障不影响系统整体运行;而以集中模式运作的管理节点可能出现的单点故障,就成为整个系统可靠性的短板。
实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖,索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下: Bucket索引 优点:写入过程中对主键进行hash分桶写入,性能比较高,不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持,Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。
户,用于后续的安全登录,开启Kerberos服务的renewable和forwardable开关并且设置票据刷新周期,开启成功后重启kerberos及相关组件。 默认情况下,用户的密码有效期是90天,所以获取的keytab文件的有效期是90天。 Kerberos服务的renewa
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后,在客户端安装节点的/tmp目录下,发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中,driver会
HDFS的时候报错:Class org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.AdaptiveFailoverProxyProvider not found。 原因分析 出现这个报错可能的场景有: 开源HDFS客户端访问MRS集群的HDFS时报错。
只有运行中的集群才能进行扩容操作。 设置“系统盘”和“数据盘”的类型、“扩容节点数量”、“启动组件”和“执行引导操作”参数。系统呈现集群使用的到期时间和此次扩容节点所需的费用。“启动组件”和“执行引导操作”参数部分版本的集群可能不支持,请以界面实际参数为准。 如果创建集群时添加了引导操作,则“执行引导操作
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后,在客户端安装节点的/tmp目录下,发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中,driver会
在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后,在客户端安装节点的/tmp目录下,发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中,driver会