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rver解析以后用于查看作业执行的详细信息。 任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下,任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后,NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。
rver解析以后用于查看作业执行的详细信息。 任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下,任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后,NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。
操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行,所以,索引也只在每次加载时执行。这意味着,对于每次加载都会产生一个索引,随着数据加载数量的增加,索引的数量也随之增加。由于每个索引只在一次加载时工作,索引的性能被降低。C
操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行,所以,索引也只在每次加载时执行。这意味着,对于每次加载都会产生一个索引,随着数据加载数量的增加,索引的数量也随之增加。由于每个索引只在一次加载时工作,索引的性能被降低。C
一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询,可缩小查询范围,加快数据的检索速度和可对数据按照一定的条件进行管理。 分区是在创建表的时候用PARTITIONED BY子句定义的。 CREATE EXTERNAL TABLE
有设置的目录中,一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡,需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中。单独容器的日志目录,即container_{$contid},是该路径下的子目录
用程序结果备份到HDFS的路径,<brokers>指获取元数据的Kafka地址,<topic>指读取Kafka上的topic名称,<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同,
Int)相同,会将数据通过Shuffle的方式重新分区;当shuffle为false的时候,则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算,shuffle为false时,如果numPartitions大于父RDD的切片数,那么分区不会重新调整。 遇到下列场景,可选择使用coalesce算子:
MRS作为一个海量数据管理和分析的平台,具备高安全性。MRS主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中,提供隔离的网络环境,保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能,为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。
producer.properties Kafka的producer端配置信息。 server.properties Kafka的服务端的配置信息。 复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到本地hosts文件中。 在应用开发过程中,如需在本地Windows系统中调测应用程序,
NodeManager心跳丢失 告警解释 系统每30秒周期性检测丢失的NodeManager节点,并把丢失的节点数和阈值相比较。“丢失的节点数”指标默认提供一个阈值。当检测到“丢失的节点数”的值超出阈值时产生该告警。 用户可通过选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置 > 全部配置”,修改yarn
返回作业管理页面,可以查看到已创建的作业名称、类型、状态、作业种类和描述等信息。 作业创建完成后,可在对应作业的“操作”列对作业进行启动、开发、停止、编辑、删除、查看作业详情和Checkpoint故障恢复等操作。 若要使用其他用户在节点上读取已提交的作业相关文件,需确保该用户与提交作业的用户具有相同的用户组
DBService超过最大连接数后导致Hive MetaStore异常 问题背景与现象 DBService默认最大连接数是300,如果当业务量比较大,导致连接DBService的最大连接数超过300时,MetaStore会出现异常,并报slots are reserved for
datasource接口更新Mor表,Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并,使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据对应的base文件是小文件时,insert中的数据和update中的数据会被合在一起和base文件直接做合并产生新的base文件,而不是写log。
到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和HDFS Sink,如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和HDFS Sink,如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
参考表1。 服务器登录:选择“用户名和密码”并填写相应的用户名及密码。 单击“新建数据集”,在弹出的页面参考下图修改保存路径及文件名称,单击“确定”保存修改路径及文件名称。 图3 修改路径及名称 在“数据源”选择新建的数据集的文件名称,此处以默认文件名称“未命名-0”为例,选择“未命名-0
提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架,用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑,并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式,极大地方便了拓扑的部署和提交,缩短了业务开发周期。
columns(columnName columnType); 在源端数据库中新增与Hudi新增的同样列名与数据类型。 在CDL WebUI界面启动1停止的任务。 修改字段类型 字段类型转换时,需要确保源值的数据类型能够正确转换为目标类型。如果数据类型不兼容,转换可能会失败,进而导致任务失败。
application. 回答 这是性能规格的问题,MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的,即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案: 将ApplicationMaster的内存配置调大,在客户端“客户端安装