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配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数,避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 >
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中,根据中间结果优化后续执行流程,提高整体执行效率。当前已实现的特性如下: 自动设置shuffle partition数。
查看ClickHouse复制表数据同步监控 操作场景 Replicated*MergeTree系列引擎表同分片下的多个副本数据相互进行同步,MRS针对该场景下的表数据同步进行了状态监控。 约束限制 当前只支持Replicated*MergeTree系列引擎表并且建表语句携带ON CLUSTER关键字的表监控查询。
配置创建Hive内部表时不能指定Location 操作场景 此功能在MRS 3.x之前版本适用于Hive,Spark。在MRS3.x及后续版本适用于Hive,Spark2x。 开启此功能后,在创建Hive内部表时,不能指定location。即表创建成功之后,表的location路
配置Hive任务的最大map数 操作场景 此功能适用于Hive。 此功能用于从服务端限定Hive任务的最大map数,避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 进入Hive服务配置页面: MRS 3.x之前版本,单击集群名称,登录集群详情页面,选择“组件管理 > Hive
配置组件隔离访问Hive MetaStore 操作场景 MRS 3.2.0及之后的版本支持此功能,此功能用于限制集群内组件连接指定的Hive MetaStore实例,组件默认可连接所有MetaStore实例。 目前集群中支持连接MetaStore的组件有HetuEngine、Hi
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下,如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快,需要较短时间的过期时间,而另一个表数据变化较慢,需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL(Time
配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 开启Hive目录旧数据自动移除至回收站功能,执行写目录insert overwrite directory "/path1" ...命令成功之后,会将旧数据移除到回收站,并且同时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。 操作步骤
配置Spark事件队列大小 配置场景 Spark中的UI、EventLog、动态资源调度等功能都是通过事件传递实现的。事件有SparkListenerJobStart、SparkListenerJobEnd等,记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中,Driv
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
执行刷新。 Impala与其他组件的关系 Impala与HDFS间的关系 Impala默认利用HDFS作为其文件存储系统。Impala通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Impala提供了高可靠性的底层存储支持。使用Impala将无需移动HDFS中的数据并且提供更快的访问。
配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中,使用insert overwrite语法覆写分区表时,只支持对指定的分区表达式进行匹配,未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中,增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持,此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。
配置Spark HA增强高可用 配置多主实例模式 配置Spark多租户模式 配置多主实例与多租户模式切换 父主题: Spark Core企业级能力增强
配置HBase冷热数据分离存储 在海量大数据场景下,HBase表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低,同时这部分历史数据体量非常大,比如订单数据或者监控数据,如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 HBase支持冷热分离功能,将数据分类存储
HBase冷热分离相关命令介绍 此章节主要介绍HBase冷热分离相关命令的使用,包括Shell命令和Java API命令。 Shell命令在HBase客户端执行,需提前安装HBase客户端,详情请参见安装MRS客户端。 设置HBase表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 create
配置DataNode预留磁盘百分比 配置场景 当Yarn本地目录和DataNode目录配置在同一个磁盘时,具有较大容量的磁盘可以运行更多的任务,因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配
配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下,使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G,该数据块在被fetch的时候还会报类似错误: Adjusted
配置对接Kafka可靠性 配置场景 Spark Streaming对接Kafka时,当Spark Streaming应用重启后,应用根据上一次读取的topic offset作为起始位置和当前topic最新的offset作为结束位置从Kafka上读取数据的。 Kafka服务的top
配置矢量化读取ORC数据 配置场景 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每
配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 操作场景 WebHCat为Hive提供了对外可用的REST接口,开源社区版本默认使用HTTP协议。 MRS Hive支持使用更安全的HTTPS协议,并且可以在两种协议间自由切换。 安全模式支持HTTPS和HTTP协议,普通模式只支持HTTP协议。