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执行以下命令打开负载均衡功能,并查看是否成功打开。 hbase shell balance_switch true balancer_enabled 执行结果为“true”表示负载均衡功能已打开。 执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。
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、Yarn等对接时,支持Failover或负载均衡工作模式。 父主题: Hue
用状态期间没有在表中添加新的数据,索引数据与用户数据将保持一致。 启用索引时,可以通过使用TableIndexer工具构建索引来保证数据一致性。 enableIndices() 该API启用所有用户指定的索引,使其可用于scan/filter操作。 查看已创建的索引 listIndices()
og数据结构实现rox_distinct()函数。 数据结构 HyperLogLog(hll)是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数,它使用的是概率算法,通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置,来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hl
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时,即可实现将对应列加密。列加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种,在建表时指定:
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
发挥MPP查询时并行计算能力,避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应,导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡(Elastic Load Balance,简称ELB)访问ClickHouse,来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副
HBase实现列族级加密,在创建表时指定采用的加密算法,即可实现对敏感数据的加密存储。 从数据的存储加密、访问控制来保障用户数据的保密性。 HBase支持将业务数据存储到HDFS前进行压缩处理,且用户可以配置AES和SMS4算法加密存储。 各组件支持本地数据目录访问权限设置,无权限用户禁止访问数据。
使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下: 在表中预先存在大量数据的情况下,可能希望在某个列
IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer,大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力,可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存,实现客户端时避免每次读写都新建Session,或者使用SessionPool进行复用连接。
MRS组件版本一览表 组件及版本号信息 MRS各集群版本配套的组件及版本号信息如表1所示。 Hadoop组件包含HDFS、Yarn、Mapreduce服务,DBService、ZooKeeper、KrbServer及LdapServer等集群内部使用的组件,在创建集群时的组件列表中不呈现。
uce中,每个Reduce做聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡,第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
uce中,每个Reduce做聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡,第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Key分发到Reduce中完成最终的聚合操作。 Count Distinct聚合问题
同时通过高性能的计算存储分离架构,打破存算一体架构并行计算的限制,最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点,对数据访问效率和并行计算深度优化(元数据操作、写入算法优化等),实现性能提升。 MRS支持自研的超级调度器Superior Scheduler,性能更优。 MRS支持自研超级调度器Superior
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 概念上shu
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 概念上shu
ALM-25004 LdapServer数据同步异常 告警解释 系统按30秒周期性检测LdapServer数据,如果连续12次检测,Manager的主备LdapServer的数据内容都不一致,产生该告警,当两者的数据一致时,对应告警恢复。 系统按30秒周期性检测LdapServe
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 概念上shu
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 概念上shu