检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
聚合结果,通过更新后的数据更新最新的计算结果。 优点:不需要有大的状态后端存储,整体计算资源压力要小于基于状态后端的方案。 缺点:需要依赖于数据格式,常见的方式通过CDC采集工具,将数据采集到Kafka,然后Flink读Kafka数据进行计算。 通过changelog数据解决 c
流处理支持24小时窗口聚合计算,毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算,分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置,过滤无效数据。 读取HDFS数据时,提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级,不支持再定义作业,但是不影响已有作业计算。 作业故障有自动重启机制,重启策略可配置。
Spark是分布式批处理框架,提供分析挖掘与迭代式内存计算能力,支持多种语言的应用开发。 通常适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算(Iterative Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data
式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala
Long 根据GeoId计算经纬度。 oriLatitude Double 原点纬度,计算经纬度需要参数。 gridSize Int 栅格大小,计算经纬度需要参数。 由于GeoId由栅格坐标生成,坐标为栅格中心点,则计算出的经纬度是栅格中心点经纬度,与生成该GeoId的经纬度可能有[0度~半个栅格度数]的误差。
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(Dr
Spark2x与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(Dr
condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 OBS readFully接口调用失败数高于阈值,会影响上层大数据计算业务的正常执行,导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。 处理步骤 登录FusionInsight Manager,选择“运维
condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 OBS write接口调用失败数高于阈值,会影响上层大数据计算业务的正常执行,导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。 处理步骤 登录FusionInsight Manager,选择“运维
condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 OBS read接口调用失败数高于阈值,会影响上层大数据计算业务的正常执行,导致某些计算任务的执行失败。 可能原因 OBS服务端出现执行异常或严重超时。 处理步骤 登录FusionInsight Manager,选择“运维
集群。 如果您希望MRS服务运行在隔离的专属区域,请您先申请专属计算集群,再创建专属云MRS集群。 了解和申请专属计算集群,请参见《专属计算集群用户指南》。 如果您希望MRS服务拥有独享的存储设备,请您在开通专属计算集群后申请专属企业存储,再创建专属云MRS集群。 了解和申请专属
数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况,可能导致多种问题,比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。 HDFS提供了一个容量
数据节点的场景。如果HDFS出现数据不平衡的状况,可能导致多种问题,比如MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率或节点磁盘无法利用等等。所以MRS集群管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。 HDFS提供了一个容量
MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下,用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提
MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机(Virtual Machine, VM)上,数据存储在远端的对象存储(Object Storage Service, OBS)集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制,VM上的计算任务经常需要等待数据而拖慢
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
的执行时机无法预测,所以可能存在部分数据已经被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此,在执行聚合计算时,SQL中仍需要使用GROUP BY子句。 AggregatingMergeTree AggregatingMergeTree是预先聚合引擎的一种,用于提升聚合计算的性能。Ag
DataNode以Block的形式,保存用户的文件和目录,同时在NameNode中生成一个文件对象,对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存,消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多,NameNode
on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Transformations操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。Actions操作会返回结果或把RDD数据写
开源JHS只支持单实例服务。JobHistoryServer HA能够解决JHS单点故障时,应用访问MapReduce接口无效,导致整体应用执行失败的场景,从而大大提升MapReduce服务的高可用性。 图1 JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性