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没有影响。 可能原因 Flink作业RocksDB的Level0层SST文件数持续超过阈值可能原因: RocksDB的Compaction压力过大,同时会存在“ALM-45646 RocksDB的Pending Compaction持续超过阈值”和“ALM-45647 RocksDB的Pending
当ClickHouse与Zookeeper断连,将无法正常使用ClickHouse服务。 可能原因 ZooKeeper状态异常。 ClickHouse业务压力过大。 处理步骤 检查ZooKeeper状态是否异常 在FusionInsight Manager首页,选择“集群 > 服务 > ZooKeeper
ka的数据,Spark将按照终止时间(batch时间)生成相应个数的任务,其中第一个任务读取全部数据,其余任务可能不读取数据,造成任务处理压力不均匀。 若A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢,则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景,Spark提供Kafka后进先出功能。 图1
ka的数据,Spark将按照终止时间(batch时间)生成相应个数的任务,其中第一个任务读取全部数据,其余任务可能不读取数据,造成任务处理压力不均匀。 如果A段时间的任务和B段时间任务处理得较慢,则会影响C段时间任务的处理。针对上述场景,Spark提供Kafka后进先出功能。 图1
shuffle Service是长期存在于NodeManager进程中的一个辅助服务。通过该服务来抓取shuffle数据,减少了Executor的压力,在Executor GC的时候也不会影响其他Executor的任务运行。 操作步骤 登录FusionInsight Manager系统。
求安全可靠的运行环境,使用裸金属服务器更合适。当使用BMS类型的规格时,不支持升级Master节点规格。 仅当集群的“计费模式”为“包年/包月”时,MRS支持使用BMS类型的规格。 MRS支持的弹性云服务器(ECS)和裸金属服务器(BMS)混合部署,部署方式如下: Master、
SQL可以将表cache到内存中,并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache,查询可以直接从内存中读取数据,从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是,被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力,但当缓存的表较大或者缓存表
SQL可以将表cache到内存中,并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache,查询可以直接从内存中读取数据,从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是,被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力,但当缓存的表较大或者缓存表
品报价会在浏览器下方即时显示。当满足弹性伸缩条件时,扩缩容节点后会影响实际费用。 如果在集群使用时,配置的弹性伸缩功能新增了节点,则包年/包月集群和按需计费集群新增节点的计费都是按实际使用时长计费,计费周期为一小时。 缩容会影响MRS集群性能,通常不建议您这样操作,缩容节点按实际使用时长计费,后续不再收取该节点费用。
Hudi数据表Archive规范 Archive(归档)是为了减轻Hudi读写元数据的压力,所有的元数据都存放在这个路径:Hudi表根目录/.hoodie目录,如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive。
50,建议不超过200。 部署负载均衡组件,查询基于负载均衡组件进行,避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询,如果查询集中到一台节点,可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务,均衡查询负载,提升可靠性。
产生告警的主机名。 对系统的影响 产生该告警表示HBase服务的compaction队列长度已经超过规定的阈值,如果该告警长期存在,表示该节点写入压力过大,磁盘IO、CPU可能出现过载,导致读写请求变慢,甚至超时。 可能原因 HBase RegionServer数太少。 HBase 单个
shuffle Service是长期存在于NodeManager进程中的一个辅助服务。通过该服务来抓取shuffle数据,减少了Executor的压力,在Executor GC的时候也不会影响其他Executor的任务运行。 操作步骤 在NodeManager中启动External shuffle
在面对海量文件存储的时候,在某些场景下,都会存在一些很难解决的问题: 如果把海量小文件直接保存在HDFS中,会给NameNode带来极大的压力。 由于HBase接口以及内部机制的原因,一些较大的文件也不适合直接保存到HBase中。 HFS的出现,就是为了解决需要在Hadoop中存
要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件(Hudi不再使用的数据文件),这不但可以节省Hudi表List过程的时间,也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。 对于Hudi的MOR、COW表,都需要开启Clean。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要
proc_time AS t5 ON o.order_id = t5.id; 多流Join场景事实流表个数不超过三个 当Join表过多时,状态后端压力太大会导致端到端时延增加。 【示例】实时Join维表数3个: CREATE TABLE table1(id int, param1 string)
配置,建议不超过200。 部署负载均衡组件,查询基于负载均衡组件进行,避免单点查询压力太大影响性能 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询,如果查询集中到一台节点,可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务,均衡查询负载,提升可靠性。
在购买集群页面,选择“快速购买”页签。 参考下列参数说明配置集群基本信息。 表1 MRS集群配置参数 参数 描述 示例 计费模式 集群的计费模式,MRS提供“包年/包月”与“按需计费”两种计费模式。 选择“按需计费”时,可能需要冻结一定的保证金,具体内容请参见计费说明。 按需计费 区域 待创建资源所在的区
明请参见查看MRS集群组件监控指标。 节点数 对应节点组中包含的节点数量。 付费类型 显示购买集群时的付费类型,包含“按需计费”和“包年/包月”。 通过Manager页面查看节点状态(MRS 3.x及之后版本) 登录FusionInsight Manager。 单击“主机”,查看主机列表信息。
配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力,将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表,这一过程称为分区数据冻结,移动的分区数据称为冷分区,未冻结的分区称为热分区,存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表,这一过程称为分区数据解冻。