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量。 MR引擎。用户执行Hive 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
enable设置为true时才有效。 默认为空 dfs.balancer.auto.bandwidthPerSec 每个DataNode可用于负载均衡的最大带宽量（单位：MB/s）。 20 dfs.balancer.auto.maxIdleIterations Balancer的最大连
否，执行10。 在hbase shell中执行以下命令打开负载均衡功能，并查看是否成功打开。 balance_switch true balancer_enabled 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 执行以下命令手动触发负载均衡。 balancer 执行完均衡后，等待一段时间，再登录FusionInsight
汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程
（普通模式）请跳过该操作） 执行以下命令查看负载均衡功能是否打开。 hbase shell balancer_enabled 若执行结果为“true”则表示已打开负载均衡功能。 是，执行20。 否，执行18。 执行以下命令打开负载均衡功能，并确认是否成功打开。 balance_switch
执行以下命令打开HBase负载均衡功能，并确认是否成功打开。 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。
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。
LDAP数据同步 安装集群前数据同步方向：主OMS LDAP同步到备OMS LDAP。 安装集群后LDAP数据同步 图5 LDAP数据同步 安装集群后数据同步方向：主OMS LDAP同步到备OMS LDAP、备组件LDAP和备组件LDAP。 父主题： KrbServer及LdapServer
启所有服务或实例，可能引起业务中断。 为了确保服务重启过程中，尽量减少或者不影响业务运行，可以通过滚动重启来按批次重启服务或实例（对于有主备状态的实例，会先重启备实例，再重启主实例）。 与普通重启相比，滚动重启不会导致服务业务中断，但是滚动重启将比普通重启要花费更长的时间，且对应服务的吞吐量、性能等可能会受到影响。
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
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
有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广
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。
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
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
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
元数据仓库，存储和管理Loader的连接器、转换步骤、作业等数据。 HA Manager 管理Loader Server进程的主备状态，Loader Server包含2个节点，以主备方式部署。 Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含
shuffle(); Rebalancing (Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负载均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。 dataStream.rebalance(); Rescaling：以round-robin的
各个角色对应的权限如下： 集群运维管理员：拥有在YARN集群上执行管理操作（如访问ResourceManager WebUI、刷新队列、设置NodeLabel、主备倒换等）的权限。 队列管理员：拥有在YARN集群上所管理队列的修改和查看权限。 普通用户：拥有在YARN集群上对自己提交应用的修改和查看权限。
过200。 部署负载均衡组件，查询基于负载均衡组件进行，避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询，如果查询集中到一台节点，可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务，均衡查询负载，提升可靠性。
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