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成功,否则删除失败。 原因:创建UDF后,Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景,Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF,那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法:重启Spark服务端的JDBCSe
成功,否则删除失败。 原因:创建UDF后,Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景,Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF,那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法:重启Spark服务端的JDBCSe
shuffle并行度。 hoodie.upsert.shuffle.parallelism upsert方式写入数据时的spark shuffle并行度。 hoodie.delete.shuffle.parallelism delete方式删除数据时的spark shuffle并行度。 hoodie
须是唯一的(并发度除外),否则,连接NettySink时会出现冲突,导致无法连接。 topic:订阅的NettySink的topic。 registerServerHandler:为注册服务器的句柄。 NettySource的并发度必须与NettySink的并发度相同,否则无法正常创建连接。
interval”的值。检查点程序每次运行时都会创建一个新的检查点并会移除fs.trash.interval分钟前创建的检查点。例如,系统每10分钟检测是否存在老化文件,如果发现有老化文件,则删除。对于未老化文件,则会存储在checkpoint列表中,等待下一次检查。 如果此参数的值设置为
rack 3s 0s 优化shuffle并行度,提升Spark加工效率 所谓的shuffle并发度如下图所示: 集群默认是200,作业可以单独设置。如果发现瓶颈stage(执行时间长),且分配给当前作业的核数大于当前的并发数,说明并发度不足。通过以下配置优化。 场景 配置项 集群默认值
进行调整。 dataSize如果只有几个G,推荐跑单节点运行spark,或者yarn模式但是只分配一个container。 入湖程序的并行度p设置:建议 p = (dataSize)/128M, 程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1
否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的,不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似,详细如下: 在spark-sql模式下,只有视图权限而没有表权限,且没有HDFS的读取权限时,用户不能访问HDFS上存储的表的数据,即该情况下不支持对该表的视图进行查询。
系统默认每3秒采集一次数据,在30秒内至少7个周期的svctm时延达到1000ms。 系统默认每3秒采集一次数据,在300秒内至少50%次检测到的svctm时延达到20ms。 系统采集周期为3秒,检测周期为30秒或300秒,当系统连续3个30秒、300秒的周期均不满足以上条件时,告警自动清除。 MRS 3.3
保障意外掉电时的数据可靠性,不论是单节点意外掉电,还是整个集群意外断电,恢复供电后系统能够正常恢复业务,除非硬盘介质损坏,否则关键数据不会丢失。 硬盘亚健康检测和故障处理,对业务不造成实际影响。 自动处理文件系统的故障,自动恢复受影响的业务。 自动处理进程和节点的故障,自动恢复受影响的业务。 自动处理网络故障,自动恢复受影响的业务。
性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度,和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少,为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults
数据。 取消NettySink算子运行等。 也可以通过其属性获取以下信息: NettySink算子各个并发度的subtaskIndex信息。 NettySink算子的并发度。 RegisterServerHandler 该组件主要是与注册服务器交互的部件,在平台上定义了一系列接口,包括以下几种接口:
nager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下,可以相应增加TaskManager的个数,以提高运行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task,相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManag
否有表权限都可以进行查询。视图的权限是针对整个表而言的,不支持对其中的部分列创建视图权限。 视图权限在SparkSQL权限上的限制与列权限相似,详细如下: 在spark-sql模式下,只有视图权限而没有表权限,且没有HDFS的读取权限时,用户不能访问HDFS上存储的表的数据,即该情况下不支持对该表的视图进行查询。
interval”的值。检查点程序每次运行时都会创建一个新的检查点并会移除fs.trash.interval分钟前创建的检查点。例如,系统每10分钟检测是否存在老化文件,如果发现有老化文件,则删除。对于未老化文件,则会存储在checkpoint列表中,等待下一次检查。 如果此参数的值设置为
wal的文件已经达到将近2.1G,且其仅有一个block块,导致hdfs seek异常,引起splitwal失败,regionserver检测到当前这个wal日志还需要split,又会触发splitwal日志的机制进行回滚,就这样在split与split失败之间不停循环,导致无法
表示实例当前运行正常。 故障 表示实例当前无法正常工作。 已退服 表示实例处于退服状态。 未启动 表示实例已停止。 未知 表示实例的初始状态信息无法检测。 正在启动 表示实例正在执行启动过程。 正在停止 表示实例正在执行停止过程。 正在恢复 表示实例可能存在异常正在自动修复。 正在退服 表示实例正在执行退服过程。
物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度 普通物化视图 数据从原表同步到物化视图需要时间窗。 灵活性较高,有新的业务可开发新的物化视图。 可开发复杂逻辑SQL语句的物化视图。 复杂度较高,需要开发很多物化视图,每个物化视图都需要单独去管理和维护。 projection
性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度,和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少,为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults
性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度,和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多,任务平行度增大时,Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少,为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults