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Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数
安装MRS客户端 操作场景 该操作指导安装工程师安装MRS集群所有服务（不包含Flume）的客户端。Flume客户端安装请参见安装Flume客户端。 客户端可以安装集群内节点，也可以安装在集群外节点，本章节以安装目录“/opt/client”为例进行介绍，请以实际集群版本为准。 在集群外节点安装客户端前提条件
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数
创建Hive角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限
Flume常用配置参数 MRS 3.x之前版本需在“properties.properties”文件中配置。 MRS 3.x及之后版本，部分参数可在Manager界面配置。 基本介绍 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink，各模块配置参数说明可通过本节内容了解
ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据index_granularity
使用distcp命令跨集群复制HDFS数据 操作场景 distcp是一种在集群间或集群内部拷贝大量数据的工具。它利用MapReduce任务实现大量数据的分布式拷贝。 前提条件 已安装Yarn客户端或者包括Yarn的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。 各组件业务用户由
使用distcp命令跨集群复制HDFS数据 操作场景 distcp是一种在集群间或集群内部拷贝大量数据的工具。它利用MapReduce任务实现大量数据的分布式拷贝。 前提条件 已安装Yarn客户端或者包括Yarn的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。 各组件业务用户由
配置HBase主备集群容灾 操作场景 HBase集群容灾作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，为HBase提供了实时的异地数据容灾功能。对外提供了基础的运维工具，包含灾备关系维护、重建、数据校验、查看数据同步进展等功能。为了实现数据的实时容灾，可以把本HBase集群中的数据备份到另一个集群
HDFS开源增强特性 HDFS开源增强特性：文件块同分布（Colocation） 离线数据汇总统计场景中，Join是一个经常用到的计算功能，在MapReduce中的实现方式大体如下： Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key做
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模块选择过程中
准备连接Hive集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Hive权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
常用参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置参数。 配置Stage失败重试次数 Spark
Spark常用配置参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置Spark参数。 配置Stage
备份HBase业务数据 操作场景 为了确保HBase日常数据安全，或者系统管理员需要对HBase进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对HBase业务数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
Flink常用配置参数 配置文件说明 Flink所有的配置参数都可以在客户端侧进行配置，建议用户直接修改客户端的“flink-conf.yaml”配置文件进行配置，如果通过Manager界面修改Flink服务参数，配置完成之后需要重新下载安装客户端： 配置文件路径：客户端安装路径/
Spark HA方案介绍 Spark多主实例HA原理与实现方案 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer
Flink常用配置参数 配置说明 Flink所有的配置参数都可以在客户端侧进行配置，建议用户直接修改客户端的“flink-conf.yaml”配置文件进行配置，如果通过Manager界面修改Flink服务参数，配置完成之后需要重新下载安装客户端： 配置文件路径：客户端安装路径/Flink
创建FlinkServer作业写入数据至Hudi表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 本指南通过使用FlinkServer写FlinkSQL对接Hudi。FlinkSQL读写Hudi时，不支持定义TINYINT、SMALLINT和TIME类型。 Flink对Hudi
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