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健康检查时,误将JDBCServer Kill 问题 健康检查方案中,在并发执行的语句达到线程池上限后依然会导致健康检查命令无法执行,从而导致健康检查程序超时,然后把Spark JDBCServer进程Kill。 回答 当前JDBCServer中存在两个线程池HiveServer
IaaS基础设施资源费用(弹性云服务器,云硬盘,弹性IP/带宽等) MRS服务管理费用详情,请参见产品价格详情。 您可以通过MRS提供的价格计算器,选择您需要的集群节点规格,来快速计算出购买MRS集群的参考价格。 MRS集群删除或退订后不再产生费用。 计费模式 使用MRS的首要操作就是购买MRS集群,MRS当前支持包年包月和按需计费模式。
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,且JDBCServer根据需求动态启动,可避免浪费资源。 实现方案 多租户模式的HA方案原理如图1所示。 图1 Spark JDBCServer多租户 ProxyServer在启动时,向ZooKeeper注册自身消息
配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况(在客户端的conf/spark-defaults
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况(在客户端的conf/spark-default
MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台,能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,通过对海量信息数据的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序,开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译,样例工程依赖的jar包直接通过华为云开源镜像站下载,其他社
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Imp
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况(在客户端的conf/spark-default
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
如何配置网络ACL出规则? 方案一: 放通网络ACL所有出站流量,此方案能保证集群正常创建与使用,优先建议使用此方案。 图3 放通网络ACL所有出站流量配置示例 方案二: 放通保证集群创建成功的最小出规则,此方案可能在后续使用中因出方向规则遗漏导致集群使用问题,不建议使用方案。若出现集群使用问题请联系运维人员支撑处理。
fn_test3]] (state=42000,code=40000) 原因分析 Hive中创建永久函数需要特殊的role admin。 解决方案 在执行语句前执行set role admin命令即可解决。 父主题: 使用Hive
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
Flink开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Flink组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范: 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述: 规则:编程时必须遵守的原则。 建议:编程时必须加以考虑的原则。
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:可水平扩展,并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端,例如安装目录为“/opt/hadoopclient”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。
取决于主Server的单点能力,可扩展性不够。 采用多主实例模式的HA方案,不仅可以规避主备切换服务中断的问题,实现服务不中断或少中断,还可以通过横向扩展集群来提高并发能力。 实现方案 多主实例模式的HA方案原理如下图所示。 图1 Spark JDBCServer HA JDBC
Hudi开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范: 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述: 规则:编程时强制必须遵守的原则。 建议:编程时必须加以考虑的原则。
该能力可以极大降低用户使用物化视图功能的使用难度,带来业务无感知的分析加速效果。HetuEngine管理员通过付出少量的计算资源和存储空间,可实现对高频SQL业务的智能加速。同时,该能力可以降低数据平台的整体负载(CPU、内存、IO等),有助于提升系统稳定性。 智能物化视图包括以下几个功能: 自动推荐物化视图