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httpdProxy.enable 配置是否使用httpd代理。 true spark.ssl.ui.enabledAlgorithms 配置ui ssl算法。 TLS_ECDHE_ECDSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384,TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384
隔离该节点,否则补丁会安装失败。 新特性和优化 MRS Manager 新增磁盘不可用告警 新增设备分区丢失告警自动清除能力 慢盘/卡io算法优化 慢盘自动隔离机制优化 补丁兼容关系 MRS 1.9.3.10补丁包中已包含所有MRS 1.9.3版本单点问题修复补丁。 安装补丁的影响
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS
DeathWatch检测机制参数等。 SSL: 当需要配置安全Flink集群时,需要配置SSL相关配置项,配置项包括SSL开关,证书,密码,加密算法等。 Network communication (via Netty): Flink运行Job时,Task之间的数据传输和反压检测都依赖
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
优化HDFS NameNode RPC的服务质量 配置场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中,NameNode作为单独的机器,在其
-setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令,给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点,如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。
ALM-45436 ClickHouse表数据倾斜 告警解释 ClickHouse各节点之间,分布式表对应的本地表中,若存在数据倾斜,系统产生此告警。当检测到数据均衡时,告警自动清除。 数据倾斜检测方法: 当参数“min_table_check_data_bytes”值为“0”时,不启用数据倾斜检查。
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
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优化HDFS NameNode RPC的服务质量 配置场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中,NameNode作为单独的机器,在其
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
-setLabelExpression -expression 'LabelB[fallback=NONE]' -path /Spark命令,给Spark目录设置表达式。在“/Spark”目录下文件对应的数据块副本只能放置到LabelB标签上的节点,如DN5、DN6、DN7、DN8。 设置数据节点的标签参考配置描述。
到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图12 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁,实际上shuffle这一部分是如何实现的呢,下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.0.0.16 发布时间 2024-11-25 解决的问题 提交Spark SQL作业,中文冒号被转换成英文冒号。 Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错。 Spark JDBC产生空指针报错。
设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。 使用并发的标记-清理GC算法减少GC暂停时间。 运行pyspark建议 运行pyspark应用时,不能使用集群自带的python环境,需要用户自行安装python环境
sort.size 500000 内存排序的数据大小。 carbon.enableXXHash true 用于hashkey计算的hashmap算法。 carbon.number.of.cores.block.sort 7 数据加载时块排序所使用的核数。 carbon.max.driver