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ris的数据不重复,通过引入 Unique 数据模型保证 Key 的唯一性。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载,也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具CDM,在没有CDM工具时,可以直接使用外表加载、BrokerLoad的方式。本地文件加载则使用Doris自带的StreamLoad工具。
当通过OfflineMetaRepair工具重建元数据时,HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割,以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成,HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下,WAL分割可能需要很长时间,这取决于多个因素,例如太多的WALs,较慢的I/O,region
设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件(夹)导致频繁切换IO降低系统速度(并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换),也不会因为过少的存储文件夹(降低了并发度)导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景,平衡存储文件的存储组设置,以达到更好的系统性能。
切换MRS集群组件Ranger鉴权 新安装的已开启Kerberos认证的集群默认即安装了Ranger服务并启用了Ranger鉴权,用户可以通过组件的权限插件对组件资源的访问设置细粒度的安全访问策略。若不需使用Ranger进行鉴权,集群管理员可在服务页面手动停用Ranger鉴权,停
r就可以通过加载之前的主ResourceManager的状态信息,并通过接收所有NodeManager上container的状态信息,重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息,就可以避免工作内容的丢失。 当启用NodeManager Restart
r就可以通过加载之前的主ResourceManager的状态信息,并通过接收所有NodeManager上container的状态信息,重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息,就可以避免工作内容的丢失。 当启用NodeManager Restart
当通过OfflineMetaRepair工具重建元数据时,HMaster在启动期间等待所有region server的WAL分割,以避免数据不一致问题。一旦WAL分割完成,HMaster将进行用户region的分配。所以当在集群异常的场景下,WAL分割可能需要很长时间,这取决于多个因素,例如太多的WALs,较慢的I/O,region
设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件(夹)导致频繁切换IO降低系统速度(并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换),也不会因为过少的存储文件夹(降低了并发度)导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景,平衡存储文件的存储组设置,以达到更好的系统性能。
弹性升缩成功/失败的场景下,由MRS管理面通过邮件或短信方式通知对应用户。 管理面检查大数据集群的告警信息,如果大数据集群的告警信息影响到服务的使用,其告警级别达到致命时,则发送信息通知给对应租户。 在用户集群的ECS机器被删除、关机、修改规格、重启、更新OS的行为,会导致大数据
M。等所有的Yarn的Node Manager将HDFS上的Jar包、配置文件下载后,则表示AM启动成功。 AM在启动的过程中会和Yarn的RM进行交互,向RM申请需要的Task Manager Container,申请到Task Manager Container后,启动TaskManager进程。
如何修改现有集群的HDFS fs.defaultFS? 问: 如何修改现有集群的HDFS NameSpace(fs.defaultFS)? 答: 当前不建议在服务端修改或者新增集群内HDFS NameSpace(fs.defaultFS),如果只是为了客户端更好的识别,则一般可以通过修改客户端内“core-site
sparkResource的安装目录(这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上,随便进入一个安装节点,cd到sparkResource的安装目录)。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。
信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别,请执行如下操作: 请参考修改集群服务配置参数,进入Flink的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置,在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。
重启后,需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型(x86、TaiShan)复制xx.jar的相应版本到客户端的Spark2x安装目录“${install_home}/Spark2x/spark/jars”文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装路径,用户需要填写实际的安装目录;若本地的安装目录
sparkResource的安装目录(这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上,随便进入一个安装节点,cd到sparkResource的安装目录)。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
keytab file failed,the keytab file is :/tmp/user.keytab,具体信息如下: [main] WARN b.s.StormSubmitter - Delete the tmp keytab file failed, the keytab
重启后,需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型(x86、TaiShan)复制xx.jar的相应版本到客户端的Spark2x安装目录“${install_home}/Spark2x/spark/jars”文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装路径,用户需要填写实际的安装目录;若本地的安装目录
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 更新管理 安全加固 MRS集群保留JDK说明
ts组成的有向无环图。 应用程序是通过storm jar的方式提交,则需要在main函数中调用创建Topology的函数,并在storm jar参数中指定main函数所在类。 代码样例 下面代码片段在com.huawei.storm.example.wordcount包的“Wor