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登录MRS控制台,在左侧导航栏选择“现有集群”,单击集群名称。选择“节点管理 > 节点名称” ,进入弹性云服务器界面。单击“远程登录”按钮,完成Hive节点的登录。 MRS3.x及后续版本: 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令,进入客户端安装目录,例如“/opt/client”。
根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的排在前面,优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后,计数加1,并重新排序,选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后,为了平衡地使用所有的数据节点,使新的数据节点的分配频率与旧的数据节点趋于一致,有如下两种策略可以选择,如表1所示。
产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 当ClickHouse写入分布式表节点发送数据文件到远端分片节点失败时,会导致执行分布式表查询等操作结果异常。 可能原因 ClickHouse某些分片节点状态异常。 处理步骤 登录FusionInsight Manager页面,选择“运维
Group资源软限制方案实现,Workload Group只是限制组内任务在单个BE节点上的计算资源和内存资源的使用,所以租户没有整体资源池的概念,而是在执行查询任务时,动态的在各个BE节点上进行资源分配。 因此,Doris多租户的监控和告警是节点粒度的,在服务和租户粒度上,会进行适当的聚合处理。 Doris多租户监控
MS数据存储在由行和列构成的表中。CarbonData表存储的也是结构化的数据,具有固定列和数据类型。CarbonData中的数据存储在表实体文件中。 支持的数据类型 CarbonData表支持以下数据类型: Int String BigInt Decimal Double TimeStamp
entsdb.net/docs/build/html/api_http/index.html。 请求以及响应实体的类型为:application/JSON 请求以及响应实体的编码为:ISO-8859-1 HTTP协议本身有安全风险,HTTPS是安全协议,建议使用HTTPS连接方式。
查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量:Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量,集群中的并行数量也会增加。关于如何配置Executor数量,请参考Spark资料。 Executor核:每
S 3.x及之后版本客户端默认安装路径为Master节点上的“/opt/Bigdata/client”,MRS 3.x之前版本为Master节点上的“/opt/client”。 使用MRS集群客户端安装用户登录客户端所在的节点。 执行以下命令初始化环境变量。 cd /opt/Bigdata/client
查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量:Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量,集群中的并行数量也会增加。关于如何配置Executor数量,请参考Spark资料。 Executor核:每
查看NameNode原生页面发现有大量的块丢失。 图1 块丢失 查看原生页面Datanode Information发现显示的DataNode节点数和实际的相差10个节点。 图2 查看DataNode节点数 查看DateNode运行日志“/var/log/Bigdata/hdfs/dn/hadoop-omm-datanode-主机名
MRS 2.0.1及之后版本的单Master节点集群中,Hue服务需要手动修改配置。 解决办法 Hue配置过期,重启Hue服务即可。 在MRS 2.0.1及之后版本,单Master节点的集群Hue服务需要手动修改配置。 登录Master节点。 执行hostname -i获取本机IP。
如何关闭MRS集群Impalad角色的cas认证 问题 如何关闭MRS集群的cas认证,可以在集群外面的节点上面节点调用Impalad的queries接口,进行指标的获取操作? 回答 登录Manager界面,选择“集群 > 服务 > Impala > 配置 > 全部配置 > Impalad(角色)
到集群的基本配置信息,包括集群的名称、ID、付费类型、工作地域、创建时间、Hadoop组件版本及节点的实例规格、容量。 节点的实例规格和容量决定了该集群对数据的分析处理能力。 节点实例规格越高,容量越大,集群运行速度越快,分析处理能力越强,相应的成本也越高。 在集群的基本信息页面
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑,而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为Topology内部的源数据。
所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的排在前面,优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后,计数加1,并重新排序,选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后,为了平衡地使用所有的数据节点,使新的数据节点的分配频率与旧
所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的排在前面,优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后,计数加1,并重新排序,选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后,为了平衡地使用所有的数据节点,使新的数据节点的分配频率与旧
所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的排在前面,优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后,计数加1,并重新排序,选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后,为了平衡地使用所有的数据节点,使新的数据节点的分配频率与旧
所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的排在前面,优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后,计数加1,并重新排序,选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后,为了平衡地使用所有的数据节点,使新的数据节点的分配频率与旧
S集群的所有节点。 在MRS集群节点的操作列选择“更多 > 网络设置 > 切换VPC”,切换节点VPC。 每个节点都需要切换VPC。 切换VPC时“虚拟私有云”、“子网”、“安全组”需要和集群初始的配置一致。 “私有IP地址”选择“现在创建”,填写1中查询对应节点的IP。 切换成
HDFS的某个DataNode退服(或者对Core节点进行缩容)任务失败,但是DataNode在任务失败后一直处于退服中的状态。 原因分析 在对HDFS的某个DataNode进行退服(或者对core节点进行缩容)过程中,因为Master节点重启或者nodeagent进程意外退出等情况出