检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
发挥MPP查询时并行计算能力,避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应,导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡(Elastic Load Balance,简称ELB)访问ClickHouse,来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副
重启MRS集群组件 在修改了大数据组件的配置项后,需要重启对应的组件来使得配置生效,使用普通重启方式会并发重启所有服务或实例,可能引起业务中断。 为了确保服务重启过程中,尽量减少或者不影响业务运行,可以通过滚动重启来按批次重启服务或实例(对于有主备状态的实例,会先重启备实例,再重启主实例)。
过200。 部署负载均衡组件,查询基于负载均衡组件进行,避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询,如果查询集中到一台节点,可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务,均衡查询负载,提升可靠性。
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java
MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
调整Yarn任务抢占机制 操作场景 Capacity调度器抢占原理: 抢占任务可精简队列中的job运行并提高资源利用率,由ResourceManager的capacity scheduler实现,其简易流程如下: 假设存在两个队列A和B。其中队列A的capacity为25%,队列B的capacity为75%。
Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
group)有多个consumer先后启动,就是一个消费者组内有多个consumer同时消费多个partition数据,consumer端也会有负载均衡(consumer个数小于partitions数量时)。 consumer实际上是靠存储在zk中的临时节点来表明针对哪个topic的哪个
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中,一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡,需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
Colocation分配节点原理 扩容与Colocation分配 Colocation与数据节点容量 Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目
Colocation的内部机制有一定了解,包括: • Colocation分配节点原理 • 扩容与Colocation分配 • Colocation与数据节点容量 Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会
Colocation分配节点原理 扩容与Colocation分配 Colocation与数据节点容量 Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目