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Manager可用硬件资源设置为相同的值,可能造成性能浪费或状态异常,需要修改各个NodeManager角色实例的配置,使硬件资源得到充分利用。 对系统的影响 保存新的配置需要重启NodeManager角色实例,此时对应的角色实例不可用。 前提条件 已登录Manager。 操作步骤
Manager可用硬件资源设置为相同的值,可能造成性能浪费或状态异常,需要修改各个NodeManager角色实例的配置,使硬件资源得到充分利用。 对系统的影响 保存新的配置需要重启NodeManager角色实例,此时对应的角色实例不可用。 操作步骤 MRS 3.x之前的版本集群执行以下操作:
和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1 Ranger结构
阶段的资源利用率,提高任务运行效率。例如:某集群可启动10个Map任务,MapReduce作业共15个Map任务,那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务,集群还有剩余资源,在这种场景下,配置Slow Start参数值小于1,比如0.8,则Reduce就可以利用集群剩余资源。
阶段的资源利用率,提高任务运行效率。例如:某集群可启动10个Map任务,MapReduce作业共15个Map任务,那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务,集群还有剩余资源,在这种场景下,配置Slow Start参数值小于1,比如0.8,则Reduce就可以利用集群剩余资源。
HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志
Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目,Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop
Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。
0,iops = 0或带宽 = 0,且ioutil > 99%。 系统默认每3秒采集一次数据,在300秒内至少50%次检测到的svctm时延达到500ms。 系统采集周期为3秒,检测周期为30秒或300秒,当系统连续3个30秒、300秒的周期均不满足对应条件时,告警自动清除。 相关参数获取方法请参考参考信息。
Yarn运维管理 Yarn常用配置参数 Yarn日志介绍 配置Yarn本地化日志级别 检测Yarn内存使用情况 更改NodeManager的存储目录 父主题: 使用Yarn
建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时,一般会扫描整个表内容,会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时,可根据业务需求及其查询维度,建立合理的表分区,从而提高查询效率。 操作步骤 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
> 样例工程名称 > Lifecycle > install”,双击“install”运行maven的install命令。 图1 maven工具clean和install 方法二:在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录,手动输入mvn clean install命令进行编译。
如何修复Overlap状态的HBase Region 问题 使用hbck工具检查Region状态,如果日志中存在“ERROR: (regions region1 and region2) There is an overlap in the region chain.”或者“ERROR:
Yarn运维管理 Yarn常用配置参数 Yarn日志介绍 配置Yarn本地化日志级别 检测Yarn内存使用情况 更改NodeManager的存储目录 父主题: 使用Yarn
ClickHouse系统调优 通过FusionInsight Manager查看主机上的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况,确认这些资源是否已被充分利用,分以下几种情况: 每个节点资源占用都比较均匀 通过观察资源在每个节点都使用比较均匀,说明系统资源使用比较正常,可以先不关注,可以去分析SQL语句是否有进一步优化的余地。
x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中,ApplicationMaster在创建Container时,分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整,资源利用更加灵活,提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口: 参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称“mapreduce
生成的java代码存在各种约束,比如方法长度,参数个数等,以及行式数据对内存带宽的利用率不足,因此存在性能提升空间。使用成熟的向量化的c++加速库后,数据采用向量化格式存在内存中,可以提高带宽利用率,并通过批量的列数处理获得加速效果。 通过开启Spark Native引擎特性,获得SparkSQL的性能加速。
的存储策略,或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间,自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件,以便充分利用存储的性能和容量。 MR引擎。用户执行Hive SQL可以选择使用MR引擎执行。 可靠性增强。Hue自身主备部署。Hue与HDFS、Ooz
Load是一个异步的导入方式,支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。 Doris表中的数据是有序的,Broker Load在导入数据时要利用Doris集群资源对数据进行排序,相对于Spark Load来完成海量历史数据迁移,对Doris的集群资源占用比较大。Broker Loa
0,iops = 0或带宽 = 0,且ioutil > 99%。 系统默认每3秒采集一次数据,在300秒内至少50%次检测到的svctm时延达到500ms。 系统采集周期为3秒,检测周期为30秒或300秒,当系统连续3个30秒、300秒的周期均不满足对应条件时,告警自动清除。 MRS 3.3