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Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题: Hive企业级能力增强
Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题: Hive企业级能力增强
配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 操作场景 Hive的MetaStore客户端连接支持负载均衡,即可通过服务端在ZooKeeper记录的连接数,选择连接最少的节点进行连接,防止大业务场景下造成某个MetaStore高负载,其他MetaStore空闲情况,开启此功能不影响原有连接方式。
根据实际安装目录修改。 购买ELB并配置对接ClickHouse 购买ELB并获取其私有IP地址 详细操作步骤请参考创建共享型负载均衡器。 登录“弹性负载均衡器”控制台,在“负载均衡器”界面单击“购买弹性负载均衡”。 在“购买弹性负载均衡”界面,“实例规格类型”选择“共享型”,“
最新动态 本文介绍了MapReduce服务MRS各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年07月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 MRS支持Hudi组件 Hudi是数据湖的文件组织层,对Parquet格式
单击“保存”保存配置。单击“实例”,勾选所有Hive实例,选择“更多 > 重启实例”,输入当前用户密码,单击“确定”重启所有Hive实例。 父主题: Hive负载均衡
mapreduce.per.task.max.splits”,“值”为具体设定值,一般尽量设置大,修改后重启所有Hive实例。 父主题: Hive负载均衡
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求,在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载,一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求,并准备一个Kafka管理员用户(属于kafkaadmin组,普通模式不需要)。 已安装Kafka客户端。
Spark2x > 实例”,勾选配置过期的实例,选择“更多 > 重启实例”,在弹出对话框输入密码,单击“确定”,重启实例。 父主题: Hive负载均衡
域和互信”,查看“本端域”参数,即为当前系统域名。“hive/hadoop.<系统域名>”为用户名,用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 父主题: Hive负载均衡
域和互信”,查看“本端域”参数,即为当前系统域名。“hive/hadoop.<系统域名>”为用户名,用户名所包含的系统域名所有字母为小写。 父主题: Hive负载均衡
ons.html。 ELB负载均衡 基于ELB的部署架构,可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点,扩展系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时,ELB通过故障转移方式正常对外提供服务,详细操作请参见配置通过ELB访问Doris集群。
调整HetuEngine动态过滤 HetuEngine提供了动态过滤的功能,在Join场景中开启动态过滤往往有较大的性能提升。本章节介绍如何开启动态过滤功能。 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务
如果通过spark.executor.instances或者--num-executors指定了Executor的个数,即使配置了动态资源调度功能,动态资源调度功能也不会生效。 当前动态资源分配功能开启后,不能完全避免task被分配到即将要移除的executor,但是一般情况下只会导致该task失
配置Spark动态脱敏 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之后版本。 管理面提交作业方式不支持开启动态脱敏特性。 配置场景 Spark动态脱敏开启后,配置脱敏列的数据可以参与计算,计算结果输出时不可见,在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递,更大的发挥数据的价值同时,保障数据的隐私性。
配置Hive动态脱敏 使用场景 Hive动态脱敏功能开启后,配置脱敏列的数据可以参与计算,计算结果输出时不可见,在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递,更大的发挥数据的价值同时保障数据的隐私性。 使用约束 不支持Hudi表的脱敏。 不支持涉及直接读写HDFS的操作的脱敏。 不支持
的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减Executor个数,从而实现动态分配资源,使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight
资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减Executor个数,从而实现动态分配资源,使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight
2001 原因分析 Hive中会默认限制最大动态分区数,由“hive.exec.max.dynamic.partitions”参数控制(默认值为1000)。 如果超过此限制,Hive将不会创建新的动态分区。 处理步骤 调整上层业务,将动态分区数控制在“hive.exec.max.dynamic
配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中,使用insert overwrite语法覆写分区表时,只支持对指定的分区表达式进行匹配,未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中,增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持,此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。