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二进制函数和运算符 二进制运算符 || 运算符执行连接。 二进制函数 length(binary) → bigint 返回binary的字节长度。 select length(x'00141f');-- 3 concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary
MRS集群安装的Python版本是多少? 以root用户登录任意一个Master节点,然后执行python3命令即可获取MRS集群安装的Python版本。 表1 MRS集群安装的Python版本 MRS集群版本 Python版本 MRS 3.1.0 Python 3.8.0 MRS
具体的HiveServer实例”,找到“Background线程数”与“Background线程使用率”监控信息。 图1 Background监控信息 在Background线程数监控中,线程数目最近半小时时间内是否有异常偏高(默认队列数值为100,偏高数值>=90)。 是,执行3。
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。
SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。
系统每30秒周期性检测待补齐的块数量,并把待补齐的块数量和阈值相比较。需补齐的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到丢失的块数量超出阈值范围时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群名称 > HDFS > 文件和块 > 需要复制副本的块总数(NameNode)”修改阈值。
服务韧性 跨AZ容灾部署能力 MRS服务管理面提供双集群跨AZ容灾能力,即在另一个可用区(跨AZ)部署一个同构的MRS灾备集群。 如果生产集群所处的地理位置发生自然灾害,或者集群内部出现了故障从而导致生产集群无法正常对外提供读写服务,那么灾备集群可以切换为生产集群,从而保障业务连续性。
4GB>。在抢占触发前,作业2的AM和一个任务可以顺利运行。queue2使用了<vcore 3, memory 6GB>。此时集群还剩资源<vcore 20, memory 0GB>。 因为queue2还未使用到minimum保障的资源,并且还有任务等待执行,所以此时Scheduler触发抢占,回收一个作业1
Loader页面支持创建、查看、编辑和删除作业。 本章节适用于MRS 3.x之前版本。 前提条件 已访问Loader页面,参见Loader页面介绍。 创建作业 访问Loader页面,单击“新建作业”。 在“基本信息”填写参数。 在“名称”填写一个作业的名称。 在“源连接”和“目的连接”选择对应的连接。
通过典型场景,您可以快速学习和掌握HBase的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中的使用A业务的用户信息,如表1所示,A业务操作流程如下: 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。
SQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。
SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。
ALM-24001 Flume Agent异常(2.x及以前版本) 告警解释 Flume Agent监控模块对Flume Agent状态进行监控,当Flume Agent进程故障时,系统产生此告警。 当检测到Flume Agent进程故障恢复,且告警处理完成时,告警恢复。 告警属性
ALM-38001 Kafka磁盘容量不足 告警解释 系统按60秒周期检测Kafka磁盘空间使用率,并把实际磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率默认提供一个阈值范围。当检测到磁盘使用率高于阈值时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置”,在服务列表下面,选择“Kafka
写Alluxio文件 功能简介 写文件过程为: 实例化一个FileSystem。 由此FileSystem实例获取写文件的各类资源。 将待写内容写入到Alluxio的指定文件中。 代码样例 /** * create file,write file */ private void write()
Region结构说明所示。 表3 Region结构说明 名称 描述 Store 一个Region由一个或多个Store组成,每个Store对应图 HBase数据模型中的一个Column Family。 MemStore 一个Store包含一个MemStore,MemStore缓存客户端向Region插
x[3]); -- Once upon a time ... 在聚合函数中应用Lambda表达式。如使用reduce_agg()计算一个较为复杂的按列求元素和: SELECT reduce_agg(value, 0, (a, b) -> a + b, (a, b) -> a + b) sum_values
SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,也就是一个Task。在很多小文件场景下,Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响性能。
HBase,Cassandra,关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源,执行跨数据源的数据分析。 图1 Presto架构 Presto分布式地运行在一个集群中,包含一个Coordinator和多个Worker进程,查询从客户端(例如CLI)提交到Coo
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象,然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段: KuduTable table