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格不相同，具体计费请以MRS价格计算器中的价格为准。 弹性云服务器 计费因子：vCPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费 节点个数 * 弹性云服务器单价 * 购买时长 弹性云服务器单价请以弹性云服务器价格计算器中的价格为准。 云硬盘（系统盘和数据盘）
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
Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive
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提供了一个容量均衡程序Balancer。通过运行这个程序，可以使得HDF
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提供了一个容量均衡程序Balancer。通过运行这个程序，可以使得HDF
ZooKeeper无法为上层组件提供协调服务，依赖ZooKeeper的组件可能无法正常运行。 可能原因 ZooKeeper实例状态异常。 磁盘容量不足。 网络故障。 ZooKeeper节点上安装了DNS。 处理步骤 检查ZooKeeper服务实例状态。 在MRS集群详情页面，单击“组件管理
e和MapReduce等上层部件提供服务。用户无法读写文件。 可能原因 JournalNode节点故障。 DataNode节点故障。 磁盘容量不足。 NameNode节点进入安全模式。 处理步骤 检查JournalNode实例状态。 在MRS Manager首页，单击“组件管理”。
'{print $NF}' | awk '$1 >"开始端口值" {print $1}' | sort -u | wc -l，计算临时端口使用数。 使用公式计算临时端口使用率，临时端口使用率=（临时端口使用数/临时端口总数）*100，确认临时端口使用率是否超过阈值。 是，执行7。 否，执行6。
创建租户的具体操作流程如表2所示。 图1 创建租户流程 表2 创建租户的操作说明 操作 说明 添加租户 可配置待添加租户的计算资源、存储资源和关联服务。 添加子租户 可配置待添加子租户的计算资源、存储资源和关联服务。 添加用户并绑定租户的角色 若一个用户想要使用“tenant1”租户包含的资源，
YARN结构 YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每个节点代理）。ResourceManager还与Application
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default
产生告警的队列指标名。 对系统的影响 应用任务结束时间变长。 新应用提交后长时间无法运行。 可能原因 NodeManager节点资源过小。 队列最大资源容量设置过小，AM最大资源百分比设置过小。 监控阈值设置过小。 处理步骤 检查NodeManager节点资源 在FusionInsight Manager界面，选择“集群
ALM-24005 Flume传输数据异常 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控，当Channel满的时长超过阈值，或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后，系统即时上报告警。 默认阈值为10，用户可通过conf目录下的配置文件properties
根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。 MR引擎。用户执行Hive SQL可以选择使用MR引擎执行。 可靠性增强。Hue自身主备部署。Hue与HDFS、Oozie、Hive、
配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults
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（Scala/Java/Python）的应用开发。 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。
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