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andalone和Local三种模式,其中Yarn和Standalone是集群模式,Local是指单机模式。但Flink对于Yarn模式和Standalone模式提供HA机制,使集群能够从失败中恢复。这里主要介绍Yarn模式下的HA方案。 Flink支持HA模式和Job的异常恢复
spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。
spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。
选择“FILE”,表示按文件分割源文件,即每个map处理一个或多个完整的源文件,同一个源文件不可分配至不同map,完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”,表示按大小分割源文件,即每个map处理一定大小的输入文件,同一个源文件可分割至多个map,数据保存至输出目录时保存的
系统每30秒周期性检测HDFS Router堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小,计算堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小的比值得到堆内存使用率,并把实际的HDFS Router堆内存使用率和阈值相比较。HDFS Router堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS Router堆内存使用率超出阈值范围时,产生该告警。
Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志,如果频繁出现Full GC,需要优化GC。
CREATE TABLE创建表 本章节主要介绍ClickHouse创建表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一:在指定的“database_name”数据库中创建一个名为“table_name ”的表。 如果建表语句中没有包含“database_name”,则默认使用客户端登录时选择的数据库作为数据库名称。
CREATE TABLE创建表 本章节主要介绍ClickHouse创建表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 方法一:在指定的“database_name”数据库中创建一个名为“table_name ”的表。 如果建表语句中没有包含“database_name”,则默认使用客户端登录时选择的数据库作为数据库名称。
对RDD的操作包含Transformation(返回值还是一个RDD)和Action(返回值不是一个RDD)两种。RDD的操作流程如图11所示。其中Transformation操作是Lazy的,也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行,Spark在遇到Transfo
Out”,并使用新的密码重新进行登录。 使用Ranger UserSync同步集群节点上的Unix操作系统用户 Ranger UserSync是Ranger中一个重要的组件,它支持将Unix系统用户或LDAP用户同步到Ranger WebUI中,目前MRS服务只支持同步Ranger UserSync进程所在节点上的Unix用户。
在MRS集群启动spark-beeline的命令中如果使用了“--hivevar <VAR_NAME>=<var_value>”选项自定义一个变量,在启动spark-beeline时不会报错,但在SQL语句中用到变量<VAR_NAME>时会报无法解析<VAR_NAME>的错误。 举例说明,场景如下:
小文件优化 操作场景 Spark SQL表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS的块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,即一个Task。在有很多小文件时,Spark会启动很多Task,此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响系统性能。
小文件优化 操作场景 Spark SQL表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS的块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,即一个Task。在有很多小文件时,Spark会启动很多Task,此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响系统性能。
ALM-12018 内存使用率超过阈值(2.x及以前版本) 告警解释 系统每30秒周期性检测内存使用率,并把实际内存使用率和阈值相比较。内存使用率默认提供一个阈值。当检测到内存使用率超过阈值时产生该告警。 当主机内存使用率小于或等于阈值的90%时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
gion数”监控项是否在连续3个检测周期内检测到值。(默认阈值为60秒)。 是,执行3。 否,执行7。 图1 处在RIT状态的region数 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > HMaster(主) > Tables” ,查看是否只是某一个表的region
用名不生效。 解决措施: 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi,用yarn-cluster模式提交应用时可以这样设置,在--name后面添加应用名,执行的命令如下:
spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。
spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。
使用Flume搜集日志时,需要在日志主机上安装Flume客户端。用户可以创建一个新的ECS并安装Flume客户端。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已创建包含Flume组件的集群。 日志主机需要与MRS集群在相同的VPC和子网。 已获取日志主机的登录方式。 安装目录可以不存在,会
用名不生效。 解决措施: 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi,用yarn-cluster模式提交应用时可以这样设置,在--name后面添加应用名,执行的命令如下: