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一定程度的价格优惠。 表1 支持变更计费模式的MRS计费项 计费项 变更说明 相关文档 MRS服务管理费用 变更MRS集群的计费模式会同时变更MRS服务管理的计费模式。 按需转包年/包月 弹性云服务器 变更MRS集群的计费模式会同时变更集群所包含的弹性云服务器的计费模式。 云硬盘
计费模式 计费模式概述 包年/包月 按需计费
基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务,参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群的认证模
在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已执行打包Strom应用业务步骤,打出source.jar。 操作步骤 提交拓扑(以w
readonly”,修改参数值为0,退出只读模式。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45439 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称 服务名 产生告警的服务名称 角色名 产生告警的角色名称 主机名 产生告警的主机名 磁盘路径 产生告警的磁盘路径 对系统的影响 Cli
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务(比如JDBCServer),若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源紧张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减Executor个数,从而实现动态分配资源,使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight
配置Spark多租户模式 配置场景 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定,每一个租户对应一个或多个JDBCServer,一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的Yarn队列,从而达到资源隔离。 Yarn资源不足情况下,不建议开启多租户模式。 配置描述
数据迁移工具将根据待迁移数据表的大小自动计算需要迁移的分区,数据迁移量则是计算出的需要迁移的分区总大小。 提交迁移任务成功后,单击操作列的“启动”。如果任务类型是即时任务则开始执行任务,如果是定时任务则开始倒计时。 迁移任务执行过程中,可单击“取消”取消正在执行的迁移任务,如
包年/包月:2023/06/18 16:30:30 前提条件 MRS集群的计费模式为“按需计费”。 MRS集群状态为“运行中”。 操作步骤 登录MRS管理控制台。 在左侧导航栏中选择“现有集群”。 在需要转包周期的集群对应的“操作”列中,单击“转包周期”。 确定转包周期集群信息,并单击“确定”。
> 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“DBService”。 设置日志收集的主机,可选项,默认所有主机。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟,单击“下载”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 告警清除 此告警修复后,系统会自动清除此告警,无需手工清除。
变更计费模式 变更计费模式概述 按需转包年/包月
操作场景 BulkLoad工具支持根据rowkey的取值模式、范围、字段名、字段值对HBase数据做批量删除。 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 执行如下命令删除从“row_start”到“row_stop”的行,并且把输出结果定向到“/output/destdir/”。
qualifier上建有索引,在该字段的批量删除是会失败的,即不允许在建有索引的字段上执行批量删除。 如果不设置执行结果输出数据文件(delete.hfile.output),默认是/tmp/deletedata/表名。 父主题: 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明
HA原理与实现方案 HBase中的HMaster负责Region分配,当RegionServer服务停止后,HMaster会把相应Region迁移到其他RegionServer。为了解决HMaster单点故障导致HBase正常功能受到影响的问题,引入HMaster HA模式。 图1 HMaster高可用性实现架构
cala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中,单击IDEA右边Maven窗口的“Reload All Maven
Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。 操作步骤 在IntelliJ IDEA中,在生成Jar包之前配置工程的Artifacts信息。 在IDEA主页面,选择“File
包年/包月是一种先付费再使用的计费模式,适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。本文将介绍包年/包月MRS集群资源的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用,适用于长期、稳定的业务需求。 以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景: 用户基于业务需求可预估资源使用周期。
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 父主题: