检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
划分Map任务数据输入的范围。 此文件在BulkLoad客户端退出时会被自动删除。 一般来说当所有Map任务都启动运行以后,退出BulkLoad客户端也不会导致已提交的作业失败。但由于Map任务存在重试机制和推测执行机制;Reduce任务下载一个已运行完成的Map任务的数据失败次
Kafka客户端使用实践 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Kafka客户端。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 已安装集群客户端,例如安装目录为“/opt/client”。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。“机机”用户需要下载k
计算资源(Yarn)不健康,存储资源(HDFS)健康,任务无法提交到本AZ,但是数据可以继续往本AZ内读写。 计算资源(Yarn)健康,存储资源(HDFS)部分不健康,任务可以提交到本AZ,部分数据可以在本AZ内读写,依赖于Spark/Hive调度感知数据的本地性。 AZ不健康有三种: 计算
Distributed表引擎本身不存储任何数据,而是作为数据分片的透明代理,能够自动路由数据到集群中的各个节点,分布式表需要和其他本地数据表一起协同工作。分布式表会将接收到的读写任务分发到各个本地表,而实际上数据的存储在各个节点的本地表中。 图1 Distributed Distributed表引擎的创建模板:
NodeManager定义的存储目录不正确或Yarn的存储规划变化时,MRS集群管理员需要在Manager中修改NodeManager的存储目录,以保证Yarn正常工作。NodeManager的存储目录包含本地存放目录“yarn.nodemanager.local-dirs”和日志目录“yarn
业务通常有以下特点: 对执行实时性要求不高,作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。 数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成,对资源需要进行详细规划。 例如在环保行业中,可以将天气数据存储在OBS,定期转储到HDFS中进行批量分析,在1小时内MRS可以完成10TB的天气数据分析。
Alluxio常用概念 Masters 由两个进程组成,一个是处理用户请求和管理Journal存储系统元数据的Alluxio Master,另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源(例如:内存、SDD、HDD),对底层存储进行数据操作。
Oozie应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
Compiler:编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer:优化器,分为逻辑优化器和物理优化器,分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor:按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer:提供thrif
locator进行规划,会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。
locator进行规划,会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。
locator进行规划,会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。
locator进行规划,会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
Oozie应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
据重复。需要注意的是,这个特性只能保证单分区上的幂等性,即一个幂等性Producer能够保证某个主题的一个分区内不出现重复消息;只能实现单会话上的幂等性,这里的会话指的是Producer进程的一次运行,即重启Producer进程后,幂等性不保证。 开启方法: 二次开发代码中添加 “props
单击“确定”保存。 执行备份任务。 在备份任务列表中已创建任务的“操作”列,若“备份类型”选择“周期备份”请单击“即时备份”,若“备份类型”选择“手动备份”请单击“启动”,开始执行备份任务。 备份任务执行完成后,系统自动在备份目录中为每个备份任务创建子目录,目录名为“备份任务名_任务创建时间”,
唯一性。 FILE Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的Map数量。不可与“Map数据块大小”同时配置。参数值必须小于或等于3000。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小,单位为MB。参数值必须大于或等于
配置Yarn权限控制开关 配置场景 在安全模式的多租户场景下,一个集群可以支持多个用户使用以及支持多个用户任务提交、运行,用户之间不可见,需要有一个权限控制机制,使用户的任务信息不被其他用户获取。 例如,用户A提交的应用正在运行,此时用户B登录系统并查看应用列表,用户B不应该访问到A用户的应用信息。
':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能,该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限,并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight