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/opt/client source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic,与样例代码中指定的Topic名称保持一致,输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka
status 不带参数调用大多数命令时会显示帮助信息。 Superior resourcepool命令: 该命令显示Resource Pool和相关策略的相关状态以及配置信息。 Superior resourcepool命令仅用于管理员用户及拥有yarn管理权限的用户。 用法输出: >superior
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默认资源池 default 表示队列使用的资源池。默认为“default”,如果需要修改为其他资源,需要先配置队列容量,请参见配置资源池的队列容量策略。 MRS 3.x及之后版本: 表2 队列配置参数 参数名 示例 描述 AM最多占有资源(%) 10 表示当前队列内所有Application
扩容MRS集群 MRS的扩容不论在存储还是计算能力上,都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成,不需要修改系统架构,降低运维成本。集群Core节点不仅可以处理数据,也可以存储数据。可以在集群中添加Core节点,通过增加节点数量处理峰值负载。集群Task节点主要用于处理数据,不存放持久数据。
、Guardian、Loader、ClickHouse、HetuEngine、Oozie、CDL和IoTDB服务 表2 重启策略以及影响 组件名称 重启策略 影响范围 影响时间 meta 直接重启 Yarn超大频率获取临时AKSK时可能触发流控,正常场景不涉及。 耗时约5分钟。 滚动重启
ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略:在提交的MapReduce任务中,允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值,例如500000/4(默认值),表示每4G
Loader,ClickHouse,HetuEngine,JobGateway,Kafka,Guardian,Oozie 表2 重启策略以及影响 组件 重启策略 影响范围 影响时间 meta 直接重启 Yarn超大频率获取临时AKSK时可能触发流控,正常场景不涉及 耗时约5分钟 滚动重启
步骤二:添加资源池:通过管理控制台将新增的节点配置为租户资源池。 步骤三:添加租户:新创建一个租户。 步骤四:队列配置:修改租户对应的资源队列配置及资源分布策略,将其与新资源池绑定。 步骤五:创建用户:新创建一个MRS集群用户并绑定租户。 步骤六:使用spark-submit提交任务:使用指定的队列运行作业任务。
Loader,ClickHouse,HetuEngine,JobGateway,Kafka,Guardian,Oozie 表2 重启策略以及影响 组件 重启策略 影响范围 影响时间 meta 直接重启 Yarn超大频率获取临时AKSK时可能触发流控,正常场景不涉及 耗时约5分钟 滚动重启
如何提高Presto资源使用率? 问题现象 节点资源利用不均衡,执行Presto任务几小时后仍未完成。 解决步骤 调小Yarn节点内存比例: 登录Manager页面,选择“集群 > 服务 > Presto > 实例”,查看并记录所有Presto实例所在节点主机名称。 选择“集群 >
集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展,当集群规模不符合业务要求时,用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整,进行扩容或者缩容;在缩容节点时,MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点,并且在缩容过程中,缩容节点不再接收新的任务,正在执行
1,每2个segment触发一次Minor合并。在Level2,每3个Level 1合并的segment将被再次合并为新的segment。 合并策略根据实际的数据大小和可用资源决定。 有效值为0-100。 carbon.major.compaction.size 1024mb Major
1,每2个segment触发一次Minor合并。在Level2,每3个Level 1合并的segment将被再次合并为新的segment。 合并策略根据实际的数据大小和可用资源决定。 有效值为0-100。 carbon.major.compaction.size 1024mb Major
开启Kerberos认证的集群需已创建具有CDL管理操作权限的用户。如果当前集群开启了Ranger鉴权,还需参考添加Hive的Ranger访问权限策略章节授予用户Hive管理员权限和UDF操作权限。 使用具有Hive管理员权限的用户在Hive客户端创建全局的UDF算法: 创建CheckS
ResourceManager(RM) 负责集群中所有资源的统一管理和分配。接收来自各个节点(NodeManager)的资源汇报信息,并根据收集的资源按照一定的策略分配给各个应用程序。 NodeManager(NM) NodeManager(NM)是YARN中每个节点上的代理,管理Hadoop集群中单
数据,并且能够自动恢复。 Checkpoint:Flink基于Checkpoint实现容错,用户可以自定义对整个任务的Checkpoint策略,当任务出现失败时,可以将任务恢复到最近一次Checkpoint的状态,从数据源重发快照之后的数据。 Savepoint:一个Savepo
/opt/client source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic,与样例代码中指定的Topic名称保持一致,输出Topic的清理策略设置为compact。 kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka