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访问FlinkServer WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Flink组件后,用户可以通过Flink的WebUI,在图形化界面进行集群连接、数据连接、流表管理和作业管理等。 该任务指导用户在MRS集群中访问Flink WebUI。 对系统的影响 第一次访问Manager和Flink
使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中,由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中,集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件,会消耗NameNode大量内存,还会大幅降低读写性能,延长作业运行时间。因此
Alluxio应用开发简介 Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置,从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架,它主要的特点是:秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标:在秒级延迟的情景下,提高Streaming的吞吐能力,在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为
Spark Streaming调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架,它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下,提高Streaming的吞吐能力,在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架,它主要的特点是:秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标:在秒级延迟的情景下,提高Streaming的吞吐能力,在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
ALM-12063 磁盘不可用 告警解释 系统每一个小时,整点检查一次当前主机的磁盘是否可用,只检查数据盘,在磁盘对应的挂载目录下执行创建文件,写文件和删文件等操作,如果能够成功则认为磁盘可用,发送恢复告警,如果不能成功,则发送故障告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
ALM-50224 BE上执行的各类任务中是否存在某种类型的任务失败次数有增长趋势 告警解释 系统每30秒周期性检查BE上执行的各类任务中是否存在某种类型的任务失败次数有增长趋势,当检查到该值不等于1(1表示没有增长趋势,0表示有增长趋势)时产生该告警。 当系统检测到BE上执行的各类任务中不存在某种类型的任务失败次数有增长趋势时
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取
企业项目管理 企业项目是一种云资源管理方式。企业管理提供面向企业客户的云上资源管理、人员管理、权限管理、财务管理等综合管理服务。区别于管理控制台独立操控、配置云产品的方式,企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点,帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取
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HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时,返回结果有可能会很大(10万数量以上),此时很容易导致JDBCServer OOM(Out of Memory)。因此,提供数据汇聚功能特性,在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项
OpenTSDB OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB由时间序列守护进程(TSD)和一组命令行实用程序组成
配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时,返回结果有可能会很大(10万数量以上),此时很容易导致JDBCServer OOM(Out of Memory)。因此,提供数据汇聚功能特性,在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项
Flink任务开发规则 对有更新操作的数据流进行聚合计算时要注意数据准确性问题 在针对更新数据进行聚合需要选择合适的解决方案,否则聚合结果会是错误的。 例如: Create table t1( id int, partid int, value int )