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Hadoop压力测试工具如何获取? 问: Hadoop压力测试工具如何获取? 答: Hadoop压力测试工具社区获取地址:https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题: 性能优化类
配置MRS集群对接SNMP网管平台上报告警 如果用户需要在统一的运维网管平台查看集群的告警、监控数据,管理员可以在FusionInsight Manager使用SNMP服务将相关数据上报到网管平台。 前提条件 对接服务器对应的弹性云服务器需要和MRS集群的Master节点在相同的
ClickHouse容量规划设计 为了能够更好的发挥ClickHouse分布式查询能力,在集群规划阶段需要合理设计集群数据分布存储。 当前ClickHouse能力为单机磁盘容量达到80%后会上报告警信息,磁盘容量达90%后集群会处于只读状态。 出现磁盘告警信息后需要考虑是否是容量
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
在线检索MRS集群日志 MRS集群Manager支持在线检索并显示组件的日志内容,用于问题定位等其他日志查看场景,管理员可在线按照节点范围或者组件角色范围快速检视所有日志,通过关键字分析快速定位问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 在线检索日志 登录FusionInsight
些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台,可以充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高,周期长,难运维和不灵活等问题。 针对上述问题
第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x
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Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统,为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息,并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示: 图1 与其他组件关系 父主题:
以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图(包括峰值和均值流量等)。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式(实时数据上报、批量数据抽取)、分析平台数据流向。 数据在平台内各个组件间的流向,比如使用什么组件采集数据,采集
性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取? 如何提高集群Core节点的资源使用率? 如何配置MRS集群knox内存? 如何调整MRS集群manager-executor进程内存? 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源? spark.yarn.executor.memo
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台,用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务,也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS,用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群,业务平台主要使用的语言是Python,提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题: PyFlink样例程序
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群,业务平台主要使用的语言是Python,提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题: PyFlink样例程序
MRS集群保留JDK说明 MRS集群是租户完全可控的大数据应用开发平台,用户基于平台开发业务后,将业务程序部署到大数据平台运行。由于需要具备开发调测能力,因此要在MRS集群中保留JDK。 此外,MRS集群功能中如下关键特性也强依赖JDK。 HBase BulkLoad HBase
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务,为用户提供一站式企业级大数据平台,用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件,帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。
节点。 方案架构 租户是MRS大数据平台的核心概念,使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变,更好的适应现代企业多租户应用环境,如图1所示。 图1 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台,用户直接访问并使用全部的资源和服务。
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive 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,Imp