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选择“保存 > 确定”后等待操作成功。 滚动重启Yarn服务,输入密码并单击“确定”后等待操作成功。 进入主管理节点重启AOS服务。 使用PuTTY工具以omm用户登录主OMS服务器。 执行以下命令,防止“PuTTY”超时退出。 TMOUT=0 执行完本章节操作后,请及时恢复超时退出时间,
个文件中的记录总数约为130K。 默认值(60000)大约是此近似值的一半。 注意: 将此值设置的太低,将产生很多误报,并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件;如果将其设置的非常高,将线性增加每个数据文件的大小(每50000个条目大约4KB)。 60000 hoodie.index
重不一致。 需要重新设计key,以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuf
重不一致。 需要重新设计key,以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuf
重不一致。 需要重新设计key,以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuf
在SQL前加explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers)分析执行计划,发现执行时需要全表扫描。 查看索引,发现不满足最左匹配原则。 处理步骤 重建索引。 su - omm gsql -p 20051 -U omm -W password
在集群内任一节点启动netcat命令,等待应用程序连接。 netcat -l -p 9000 若回显提示“command not found”,请用户自行安装netcat工具后再次执行。 启动程序接受Socket数据,并执行联合查询。 bin/flink run --class com.huawei.bigdata
replication”值(即用户指定的文件副本数,可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面,搜索对应参数查看),HDFS会删除多余块副本来保证集群资源利用率。 删除规则如下: 优先删除不满足任何表达式的副本。 示例:文件默认副本数为3 /test标签表达式为“LA[replica=1],LB[replica=1]
replication”值(即用户指定的文件副本数,可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面,搜索对应参数查看),HDFS会删除多余块副本来保证集群资源利用率。 删除规则如下: 优先删除不满足任何表达式的副本。 示例:文件默认副本数为3 /test标签表达式为“LA[replica=1],LB[replica=1]
通过云专线访问FusionInsight Manager:云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道,充分利用线上云服务优势的同时,继续使用现有的IT设施,实现灵活一体,可伸缩的混合计算环境。 操作前请确保云专线服务可用,并已打通本地数据中心到线上
class); job.setOutputValueClass(Text.class); // HBase提供工具类添加HBase运行依赖到Job TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
在通常的join/in/not in时候,需要在前面添加Global关键字,避免查询放大问题。 数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量,提升查询性能,实际经验:700个分区的千列大表,需要查询一个分区中有7000万数据,其他699个分区中无数据,虽然只有一个分区
`_hoodie_commit_time`<='20210308212318'") 流式加工场景, 每次只拉取增量而非全量数据计算。 只读两次commit之间的数据。不是全表扫描,比通过where条件取两次commit之前的数据效率要高很多。 read_optimized 读优化视图。 只读取表里面parquet文件中的数据,
dropPartitionsInBatch.limit”控制,默认1000),会先于防御规则拦截。 熔断规则存在统计误差,例如规则running_0004,扫描数据量阈值配置10GB,但是因为判断周期和任务并发影响,可能在15GB甚至更高才进行熔断。 熔断规则存在边界效应,例如某个Job直到最后几
class); job.setOutputValueClass(Text.class); // HBase提供工具类添加HBase运行依赖到Job TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
Manager界面上看不到该客户端的相关信息。 “-c”(可选):指定业务配置文件,该文件需要用户根据自己业务生成,具体操作可在Flume服务端中“配置工具”页面参考Flume业务配置指南章节生成,并上传到待安装客户端节点上的任一目录下。如果安装时未指定(即不配置该参数),可在安装后上传已经生成的业务配置文件properties
在查询客户所有记录等信息的范围查询中,HBase可以扫描热存储和冷存储中的数据。查询结果将根据数据行按写入表时的时间戳降序返回。在大多数情况下,热数据出现在冷数据之前。如果在范围查询中没有配置HOT_ONLY参数,HBase将会扫描热存储和冷存储中的数据,查询响应时间将会增加。如果
clickhouse-examples > Lifecycle > install”,双击“install”运行maven的insatll命令。 图2 maven工具的clean和install 将target目录下的clickhouse-examples-*.jar文件和“clickhouse-exa
class); job.setOutputValueClass(Text.class); // HBase提供工具类添加HBase运行依赖到Job TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
退服操作仅针对ClickHouseServer进行,不支持对ClickHouseBalancer进行退服操作。 本操作仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。 使用PuTTY工具,以root用户登录ClickHouseServer所在节点,执行如下命令: echo 'select * from system.clusters'