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本地环境使用开发工具下载依赖的jar包前,需要确认以下信息。 确认本地环境网络正常。 打开浏览器访问:华为提供开源镜像站(网址为https://mirrors.huaweicloud.com/),查看网站是否能正常访问。如果访问异常,请先开通本地网络。 确认当前开发工具是否开启代理。下载jar包前需要确保开发工具代理关闭。
组配置,确保用户名密码正确,及远端主机的安全组已增加SSH(22)端口的入方向规则。然后从2执行重新下载客户端。 连接到服务器失败,请检查网络连接或参数设置。 生成客户端会占用大量的磁盘IO,不建议在集群处于安装中、启动中、打补丁中等非稳态场景下载客户端。 使用VNC方式,登录弹
hdfs://cluster1/foo/bar hdfs://cluster2/bar/foo 集群cluster1和集群cluster2之间的网络必须保持互通,且两个集群需要使用相同或兼容的HDFS版本。 多个源目录的数据拷贝,示例如下: hadoop distcp hdfs://cluster1/foo/a
通写数据与Bulkload批量写数据场景下的容灾。 前提条件 主备集群都已经安装并启动成功,且获取集群的管理员权限。 必须保证主备集群间的网络畅通和端口的使用。 如果主集群部署为安全模式且不由一个FusionInsight Manager管理,主备集群必须已配置跨集群互信。如果主
存储系统上(比如HDFS)。 因为Driver程序在集群上调度任务,所以Driver程序建议和worker节点比较近,比如在一个相同的局部网络内。 Spark on YARN有两种部署模式: yarn-cluster模式下,Spark的Driver会运行在YARN集群内的Appl
等操作转为JSON格式发送到输出端(如控制台/文件/Kafka等)。Maxwell可部署在MySQL机器上,也可独立部署在其他与MySQL网络可通的机器上。 Maxwell运行在Linux服务器上,常见的有EulerOS、Ubuntu、Debian、CentOS、OpenSUSE等,且需要Java
jar”。 上传jar包及准备源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点,例如上传到“/opt/client/sparkdemo”目录下。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件,可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中,然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
restart策略。 如果用户在作业失败后,希望对作业进行重试,推荐使用failure-rate策略。因为fixed-delay策略可能会因为网络、内存等硬件故障导致用户作业失败次数达到最大重试次数,从而导致作业失败。 为了防止在failure-rate策略下的无限重启,推荐如下参数配置:
为了提高导入数据速度,需要确保以下条件: 每个Map连接时,相当于一个客户端连接,因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或是网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小,单位为MB。参数值必须大于或
等操作转为JSON格式发送到输出端(如控制台/文件/Kafka等)。Maxwell可部署在MySQL机器上,也可独立部署在其他与MySQL网络可通的机器上。 Maxwell运行在Linux服务器上,常见的有EulerOS、Ubuntu、Debian、CentOS、OpenSUSE等,且需要Java
时,每一条输出结果需要按key哈希,并且分发到对应的Reducer上去,这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
为了提高导入数据速度,需要确保以下条件: 每个Map连接时,相当于一个客户端连接,因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或是网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小,单位为MB。参数值必须大于或
CDM集群的规格,按待迁移的数据量选择,一般选择cdm.medium即可,满足大部分迁移场景。 CDM集群所在VPC、子网、安全组,选择与MRS集群所在的网络一致。 CDM集群创建完成后,选择集群操作列的“绑定弹性IP”,CDM通过EIP访问MySQL。 图3 集群列表 如果用户对本地数据源的访
ZhangSan LiSi WangwWU Tom Jemmmy LinDa 将编译后的jar包上传到客户端节点,例如上传到“/opt”目录。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件,可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中,然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
时,每一条输出结果需要按key哈希,并且分发到对应的Reducer上去,这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
并且配置了安全集群,参数值设置为“true”。否则设置为“false”。 false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。 Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象,但运行速度相当慢,所以建议使用org
主备集群数据,减少查询毛刺,具体表现为: 高成功率:双并发读机制,保证每一次读请求的成功率。 可用性:单集群故障时,查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性:双读特性不支持双写,但不影响原有的实时写场景。 易用性:客户端封装处理,业务侧不感知。 HBase双读使用约束:
并且配置了安全集群,参数值设置为“true”。否则设置为“false”。 false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。 Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象,但运行速度相当慢,所以建议使用org
时,每一条输出结果需要按key哈希,并且分发到对应的Reducer上去,这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
时,每一条输出结果需要按key哈希,并且分发到对应的Reducer上去,这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程