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de使用率小于或等于阈值的90%时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12051 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 PartitionName
设置用户在其他用户的文件写入数据的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统”。 定位到指定文件在HDFS中保存的位置。 在指定文件的“权限”列,勾选“写”和“执行”。 设置用户在其他用户的目录新建或删除子文件、子目录的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称
在异构集群中,需要分配一些特定的具有高可靠性的节点用以存放重要的商业数据,可以通过标签表达式指定副本位置,指定文件数据块的其中一个副本存放到高可靠性的节点上。 “/data”目录下的数据块,默认三副本情况下,其中至少有一个副本会被存放到RACK1或RACK2机架的节点上(RACK1和RA
当合并SummingMergeTree表的数据片段时,ClickHouse会把所有具有相同主键的行进行汇总,将同一主键的行替换为包含sum后的一行记录。 如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行,则可以显著地减少存储空间并加快数据查询的速度。 AggregatingMergeTree
fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient
Kakfa消费者读取单条记录过长问题 问题背景与现象 和“Kafka生产者写入单条记录过长问题”相对应的,在写入数据后,用户开发一个应用,以消费者调用新接口(org.apache.kafka.clients.consumer.*)到Kafka上读取数据,但读取失败,报异常大致如下:
打开FusionInsight Manager页面,看到Yarn服务的业务IP地址为192网段。 从Yarn的日志看到,Yarn读取的Spark Web UI地址为http://10.10.169.53:23011,是10网段的IP地址。由于192网段的IP和10网段的IP不能互通,所以导致访问Spark Web
打开FusionInsight Manager页面,看到Yarn服务的业务IP地址为192网段。 从Yarn的日志看到,Yarn读取的Spark Web UI地址为http://10.120.169.53:23011,是10网段的IP地址。由于192网段的IP和10网段的IP不能互通,所以导致访问Spark Web
重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 客户端IP Flume客户端IP地址。 客户端名称 Flume客户端的Agent名称。 sink名称 Flume Agent的sink名称。 对系统的影响 产生告警的Flume Client无法与Flume Server端进行通信,Flume
空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启:
编译完成,生成jar包 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”和“conf”。将样例工程中“lib”的Jar包导出,导出步骤请参考2,以及1导出的Jar包,上传到Linux的“lib”目录。将样例工程中“conf”的配置文件上传到Linux中“conf”目录。
重启后,需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型(x86、TaiShan)复制xx.jar的相应版本到客户端的Spark2x安装目录“${install_home}/Spark2x/spark/jars”文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装路径,用户需要填写实际的安装目录;若本地的安装目录
个节点上,随便进入一个安装节点,cd到sparkResource的安装目录)。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包:
空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启:
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 RESName 产生告警的资源名称。 对系统的影响 如果Manager的WebService浮动IP地址异常,用户无法登录和使用Manager。如果Manager的数据库异常,
failover proxy provider中,一旦某进程中的一个NameNode发生故障,在同一进程中的所有HDFS client实例都会尝试再次连接NameNode,导致应用长时间等待超时。 当位于同一JVM进程中的客户端对无法访问的NameNode进行连接时,会对系统造成负担。为了避
threshold-pct 满足“dfs.namenode.replication.min”定义的最小复制需求的块的比例。取值范围:0~1.0。 值小于等于0时,NameNode会直接退出安全模式,不会等待任何指定比例的块。 值大于1时,NameNode会永久处于安全模式。 0.999999 参数修改后保存配置。
DataNode以Block的形式,保存用户的文件和目录,同时在NameNode中生成一个文件对象,对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存,消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多,Name
可在Spark客户端创建Location为OBS路径的表。 集群安装后使用spark beeline 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”。 在左侧的导航列表中选择“JDBCServer2x > 自定义”。在参数“spark
使用“testConnectApacheZk”连接开源ZooKeeper的代码,只需要将以下代码中的“xxx.xxx.xxx.xxx”修改为需要连接的开源的ZooKeeper的IP,端口号按照实际情况修改。如果仅需运行访问第三方Zookeeper的样例,需注释掉main函数中的“testConnectHive”方法。