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为什么Bad Records导致数据加载性能降低? - MapReduce服务 MRS
为什么Bad Records导致数据加载性能降低? 问题 为什么Bad Records导致数据加载性能降低? 回答 如果数据中存在Bad Records,并且“BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE”参数值为“true”或“BAD_RECORDS_ACTION”参数值
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提升HBase Put和Scan性能综合调优 - MapReduce服务 MRS
hbase.wal.hsync 每一条wal是否持久化到硬盘。 参考提升HBase连续Put数据场景性能。 true hbase.hfile.hsync hfile写是否立即持久化到硬盘。 参考提升HBase连续Put数据场景性能。 true hbase.hregion.memstore
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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 - MapReduce服务 MRS
提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapR
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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 - MapReduce服务 MRS
配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改,对于高速缓存的客户端将是不可见的,这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 操作步骤 设置参数的路径:
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Spark On Hudi性能调优 - MapReduce服务 MRS
Spark On Hudi性能调优 优化Spark Shuffle参数提升Hudi写入效率 开启spark.shuffle.readHostLocalDisk=true,本地磁盘读取shuffle数据,减少网络传输的开销。 开启spark.io.encryption.enable
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Hudi性能调优 - MapReduce服务 MRS
Hudi性能调优 性能调优方式 当前版本Hudi写入操作主推Spark,因此Hudi的调优和Spark比较类似,可参考Spark Core性能调优。 推荐资源配置 mor表: 由于其本质上是写增量文件,调优可以直接根据hudi的数据大小(dataSize)进行调整。 dataSi
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Kafka性能调优 - MapReduce服务 MRS
Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数,可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数,请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data
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使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 - MapReduce服务 MRS
使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 操作场景 HDFS部署在具有多个NameNode实例的HA(High Availability)模式中,HDFS客户端需要依次连接到每个NameNode,以确定当前活动的NameNode是什么,并将其用于客户端操作。 一旦识别出来,当前活动
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使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 - MapReduce服务 MRS
使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 操作场景 HDFS部署在具有多个NameNode实例的HA(High Availability)模式中,HDFS客户端需要依次连接到每个NameNode,以确定当前活动的NameNode是什么,并将其用于客户端操作。 一旦识别出来,当前活动
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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 - MapReduce服务 MRS
配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改,对于高速缓存的客户端将是不可见的,这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于MRS
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Kafka性能调优 - MapReduce服务 MRS
Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数,可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数,请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data
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优化小文件场景下的Spark SQL性能 - MapReduce服务 MRS
会大大增加hash分桶数,严重影响性能。 在小文件场景下,您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量(Split Size),确保不会产生过多的Task,提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时,设置此配置项,不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化,
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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 - MapReduce服务 MRS
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它分桶。最终导致部分Task过重,跑得很慢;其它Task过轻,跑得很快。一方面,数据量大Task运行慢,使得计算性能低;另一方面,数据
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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 - MapReduce服务 MRS
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它分桶。最终导致部分Task过重,跑得很慢;其它Task过轻,跑得很快。一方面,数据量大Task运行慢,使得计算性能低;另一方面,数据
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优化小文件场景下的Spark SQL性能 - MapReduce服务 MRS
会大大增加hash分桶数,严重影响性能。 在小文件场景下,您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量(Split Size),确保不会产生过多的Task,提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时,设置此配置项,不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化,
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HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 - MapReduce服务 MRS
HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 问题现象 HBase组件不断上报服务不可用告警。 原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢,导致健康检查超时,从而导致监控告警。可通过以下方式判断: 首先查看HMaster日志(“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx
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CarbonData性能调优常见配置参数 - MapReduce服务 MRS
CarbonData性能调优常见配置参数 操作场景 CarbonData的性能与配置参数相关,本章节提供了能够提升性能的相关配置介绍。 操作步骤 用于CarbonData查询的配置介绍,详情请参见表1和表2。 表1 Shuffle过程中,启动Task的个数 参数 spark.sql
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使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 - MapReduce服务 MRS
使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时,Executor进程除了运行task,还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重,导致触发GC(Garbage
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CarbonData常见问题 - MapReduce服务 MRS
CarbonData常见问题 为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出? 如何避免对历史数据进行minor compaction? 如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名? 为什么INSERT INTO CARBON TABLE失败? 为什么含转义字符的输入数据记录到Bad
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CarbonData常见问题 - MapReduce服务 MRS
CarbonData常见问题 为什么对decimal数据类型进行带过滤条件的查询时会出现异常输出? 如何避免对历史数据进行minor compaction? 如何在CarbonData数据加载时修改默认的组名? 为什么INSERT INTO CARBON TABLE失败? 为什么含转义字符的输入数据记录到Bad