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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题: Hive企业级能力增强
Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题: Hive企业级能力增强
配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 操作场景 Hive的MetaStore客户端连接支持负载均衡,即可通过服务端在ZooKeeper记录的连接数,选择连接最少的节点进行连接,防止大业务场景下造成某个MetaStore高负载,其他MetaStore空闲情况,开启此功能不影响原有连接方式。
根据实际安装目录修改。 购买ELB并配置对接ClickHouse 购买ELB并获取其私有IP地址 详细操作步骤请参考创建共享型负载均衡器。 登录“弹性负载均衡器”控制台,在“负载均衡器”界面单击“购买弹性负载均衡”。 在“购买弹性负载均衡”界面,“实例规格类型”选择“共享型”,“
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求,在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载,一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求,并准备一个Kafka管理员用户(属于kafkaadmin组,普通模式不需要)。 已安装Kafka客户端。
单击“保存”保存配置。单击“实例”,勾选所有Hive实例,选择“更多 > 重启实例”,输入当前用户密码,单击“确定”重启所有Hive实例。 父主题: Hive负载均衡
mapreduce.per.task.max.splits”,“值”为具体设定值,一般尽量设置大,修改后重启所有Hive实例。 父主题: Hive负载均衡
Spark2x > 实例”,勾选配置过期的实例,选择“更多 > 重启实例”,在弹出对话框输入密码,单击“确定”,重启实例。 父主题: Hive负载均衡
Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和MRS大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;
域和互信”,查看“本端域”参数,即为当前系统域名。“hive/hadoop.<系统域名>”为用户名,用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 父主题: Hive负载均衡
域和互信”,查看“本端域”参数,即为当前系统域名。“hive/hadoop.<系统域名>”为用户名,用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 父主题: Hive负载均衡
ons.html。 ELB负载均衡 基于ELB的部署架构,可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点,扩展系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时,ELB通过故障转移方式正常对外提供服务,详细操作请参见配置通过ELB访问Doris集群。
有的消费者实例都属于同样的消费组,它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中,Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式;Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组,则消息会被广
enable设置为true时才有效。 默认为空 dfs.balancer.auto.bandwidthPerSec 每个DataNode可用于负载均衡的最大带宽量(单位:MB/s)。 20 dfs.balancer.auto.maxIdleIterations Balancer的最大连
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS
Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此,Apache Doris能够较好的满
示。 ConfigNode:管理角色,负责DataNode数据分片,负载均衡等。 IoTDBServer(DataNode):存储角色,负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理 根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系,可将IoTDB数
的Agent可以选择多个汇聚节点,这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍,请参见:https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。
HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接,HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息,请参见:https://hbase