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HDFS HA方案介绍 HDFS HA方案背景 在Hadoop 2.0.0之前,HDFS集群中存在单点故障问题。由于每个集群只有一个NameNode,如果NameNode所在机器发生故障,将导致HDFS集群无法使用,除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。这在两个方面影响了HDFS的整体可用性:
使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000(map个数)*100000(reduce个数)的任务,运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffl
使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000(map个数)*100000(reduce个数)的任务,运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffl
Flink应用开发常用概念 DataStream 数据流,是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入,可以通过socket、Kafka和文件等形式导入,在Flink系统处理后,通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统,这是Flink的核心概念。 Data
使用CDM服务迁移数据至MRS HDFS时任务运行失败 用户问题 使用CDM从旧的集群迁移数据至新集群的HDFS过程失败。 问题现象 使用CDM从源HDFS导入目的端HDFS,发现目的端MRS集群故障,NameNode无法启动。 查看日志发现在启动过程中存在“Java heap
SHOW_COMMIT_FILES 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 命令功能 查看指定的instant一共更新或者插入了多少个文件。 命令格式 call show_commit_files(table=>'[table]', instant_time=>'[instant_time]'
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。
使用curl命令操作OpenTSDB 写入数据 例如,录入一个指标名称为testdata,时间戳为1524900185,值为true,标签为key,value的指标数据。 curl -ki -X POST -d '{"metric":"testdata", "timestamp":1524900185
同步Hive表配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi表信息到hive metastore。 注意: 建议该值设置为true,统一使用hive管理hudi表。 false hoodie.datasource.hive_sync
Hue中的输入框输入中文会出现混乱 用户问题 Hue中的输入框输入中文会出现混乱。 问题现象 Hue的输入框中输入中文时,会出现混乱,第一次输入不了的情况,也即输入的中文会首先出现英文,中文并未输入,再次输入会带上之前的内容,示例如下: 原因分析 Hue对中文的处理存在混乱的情况,需要进行修正。
Flume客户端安装失败 问题现象 安装Flume客户端失败,提示JAVA_HOME is null或flume has been installed。 CST 2016-08-31 17:02:51 [flume-client install]: JAVA_HOME is null
SHOW_FS_PATH_DETAIL 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 命令功能 查看指定的FS路径的统计数据 命令格式 call show_fs_path_detail(path=>'[path]', is_sub=>'[is_sub]', sort=>'[sort]');
Hive on Hue Hue提供了Hive图形化管理功能,使用户可以通过界面的方式查询Hive的不同数据。 查询编辑器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击编辑器,然后选择“Hive”,进入“Hive”。 执行Hive HQL语句
Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat
EditLog不连续导致NameNode启动失败 问题 在JournalNode节点有断电,数据目录磁盘占满,网络异常时,会导致JournalNode上的EditLog不连续。此时如果重启NameNode,很可能会失败。 现象 重启NameNode会失败。在NameNode运行日志中会报如下的错误:
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。
使用Storm客户端 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Storm客户端。 前提条件 已安装客户端。例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。安全模式下,“机机”用户需要下载keytab文件。“人机”
Flink对接云搜索服务(CSS)样例程序开发思路 场景说明 本样例实现了Flink消费一个自定义数据源,并将消费的数据写入Elasticsearch或云搜索服务CSS的功能。 主要提供了Elasticsearch Sink的构建及参数设置方法,实现通过Flink将数据写入Elasticsearch的功能。