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ALM-13000 ZooKeeper服务不可用(2.x及以前版本) 告警解释 系统每30秒周期性检测ZooKeeper服务状态,当检测到ZooKeeper服务不可用时产生该告警。 ZooKeeper服务恢复时,告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 13000 致命
ALM-13001 ZooKeeper可用连接数不足(2.x及以前版本) 告警解释 系统每30秒周期性检测ZooKeeper服务连接数状态,当检测到ZooKeeper实例连接数超出阈值(最大连接数的百分之八十)时产生该告警。 连接数小于阈值时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
配置Spark多租户模式 配置场景 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定,每一个租户对应一个或多个JDBCServer,一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的Yarn队列,从而达到资源隔离。 配置描述 登录Manager,选择“集群 > 服务
配置HDFS同分布策略(Colocation) 功能简介 同分布(Colocation)功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。
配置HDFS同分布策略(Colocation) 功能简介 同分布(Colocation)功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。
配置HDFS同分布策略(Colocation) 功能简介 同分布(Colocation)功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。
配置HDFS同分布策略(Colocation) 功能简介 同分布(Colocation)功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。
更改DataNode的存储目录 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 HDFS DataNode定义的存储目录不正确或HDFS的存储规划变化时,MRS集群管理员需要在FusionInsight Manager中修改DataNode的存储目录,以保证HDFS正常工作。适用于以下场景:
ALM-19000 HBase服务不可用 告警解释 告警模块按120秒周期检测HBase服务状态。当HBase服务不可用时产生该告警。 HBase服务恢复时,告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 19000 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。
BulkLoad工具配置文件说明 配置自定义的组合rowkey 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据时,支持用户自定义组合rowkey。BulkLoad组合rowkey即通过一些规则将多个列名经过一些自定义处理,组合生成新的rowkey。 列的名称不能包含特殊字符,只能由字母、数字和下划线组成。
配置ClickHouse对接普通模式Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse连接普通模式的Kafka,消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群,且为普通模式(关闭Kerberos认证)。 已创建Cl
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统。 运行环境:Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下:
Hudi Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi,请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。
配置Spark多租户模式 配置场景 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定,每一个租户对应一个或多个JDBCServer,一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的Yarn队列,从而达到资源隔离。 Yarn资源不足情况下,不建议开启多租户模式。 配置描述
MRS集群的节点如何安装主机安全服务? 操作场景 MRS集群中的节点可以使用主机安全服务(Host Security Service,HSS)提供的主机管理、风险预防、入侵检测等功能,识别并管理主机中的信息资产,实时监测主机中的风险并阻止非法入侵行为,帮助企业构建服务器安全体系,降低当前服务器面临的主要安全风险。
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表: create
mapPartitions接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构
Spark2x多租户 背景介绍 JDBCServer多主实例方案中,JDBCServer的实现使用YARN-Client模式,但YARN资源队列只有一个,为了解决这种资源局限的问题,引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定,每一个租户对应一个或多个JDBC