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MRS 2.1.0.11补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 2.1.0.11 发布时间 2020-12-30 解决的问题 MRS 2.1.0.11 修复问题列表: MRS Manager 解决executor/knox/os日志不回滚问题 增加executor
配置Container日志聚合功能 配置场景 Yarn提供了Container日志聚合功能,可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS,释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种: 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。
优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下,会存在关联键严重倾斜的情况,导致Hash分桶后,部分桶中的数据远高于其他分桶。最终导致部分Task过重,运行很慢;其他Task过轻,运行很快。一方面,数据量大Task运行慢,使得计算性
查看ClickHouse慢查询语句 操作场景 在ClickHouse上执行SQL语句查询时,常因为SQL语句的分区、where条件以及索引等设置不合理问题,导致SQL查询很慢,影响数据库的整体性能。针对该场景,MRS提供了ClickHouse慢查询语句的监控功能。 正在进行的慢查询
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Doris支持审计日志表功能 Doris审计日志表功能支持将FE的审计日志定期通过Stream Load导入到指定的Doris表中,方便用户直接通过执行SQL语句对审计日志进行查看和分析,无需再通过查看FE的审计日志文件去统计并分析业务量、业务类型等。Doris审计日志表功能默认
ALM-14013 NameNode FsImage文件更新失败 告警解释 HDFS的元数据信息存储在NameNode数据目录(由配置项“dfs.namenode.name.dir”指定)中的FsImage文件中。备NameNode会周期将已有的FsImage和JournalNo
如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 问题 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小? 回答 在某些情况下,已经观察到诊断消息可能无限增长。由于诊断消息存储在状态存储中,不建议允许诊断消息无限增长。因此,需要有一个属性参数用于设置诊断消息的最大大小。
如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 问题 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小? 回答 在某些情况下,已经观察到诊断消息可能无限增长。由于诊断消息存储在状态存储中,不建议允许诊断消息无限增长。因此,需要有一个属性参数用于设置诊断消息的最大大小。
批量构建HBase全局二级索引数据 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下,可基于MapReaduce任务,批量构建已有数据的索引数据。 批量构建全局二级索引数据 只有处于INACTIVE状态的索引才能进行批量构建,如需重建索引数据,请先修改索引状态。 数据表中存在大量数
调整Yarn任务抢占机制 操作场景 抢占任务可精简队列中的job运行并提高资源利用率,由ResourceManager的capacity scheduler实现,其简易流程如下: 假设存在两个队列A和B。其中队列A的capacity为25%,队列B的capacity为75%。 初
小文件优化 操作场景 Spark SQL表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS的块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,即一个Task。在有很多小文件时,Spark会启动很多Task,此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响系统性能。
HBase如何关闭HDFS多路读功能 现象描述 MRS 3.3.1及之后版本,HBase默认适配开启HDFS多路读功能(HDFS多路读相关介绍请参见配置HDFS多路读)以降低读取延迟及适应网络变化,相关参数如表1所示。 表1 HBase适配HDFS多路读相关参数 参数名称 参数描述
MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务(map总数达到了10万的规模),但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster(以下简称AM)反应缓慢,最终超时失败。 此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,因此就需要
Impala常见配置参数 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 在Manager系统中,选择“集群 > 服务 > Impala > 配置”,选择“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 参数说明 下表仅列举了部分常用参数,实际参数以Manager页面为准,参数详情请参见官网https://docs
优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,也就是一个Task。在很多小文件场景下,Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuff
小文件优化 操作场景 Spark SQL表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS的块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,即一个Task。在有很多小文件时,Spark会启动很多Task,此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响系统性能。
优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,也就是一个Task。在很多小文件场景下,Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuff
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