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告警参数 类别 参数名称 参数含义 定位信息 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 触发条件 告警触发的条件。 对系统的影响 业务延迟:主机磁盘IO利用率过高时,可能会导致业务进程运行处理缓慢、业务延迟。
告警参数 类别 参数名称 参数含义 定位信息 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 触发条件 告警触发的条件。 对系统的影响 业务延迟:主机CPU使用率过高时,可能会导致业务进程运行处理缓慢、业务延迟。
如何配置HBase双读功能 操作场景 HBase客户端应用通过自定义加载主备集群配置项,实现了双读能力。HBase双读作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性,适用于使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据,以及基于二级索引查询。它能够同时读取主备集群数据,减少查询毛刺,具体表现为:
ALM-19008 HBase服务进程堆内存使用率超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HBase服务堆内存使用状态,当检测到HBase服务堆内存使用率超出阈值(最大内存的90%)时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 19008 重要 是 告警参数 参数名称
ALM-38011 Broker上用户连接数使用率超过设定阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Broker上每个用户的连接数情况,当连续5次检测到Broker上某个用户的连接数使用占比超过阈值(默认80%)时产生该告警。 平滑次数为5,当Broker上某个用户的连接数使用占比低于阈值时,告警恢复。
加载数据到Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作,需要在数据库中具有UPDATE权
配置Hive支持创建超过32个角色 操作场景 此功能适用于Hive。 因为操作系统用户组个数限制,导致Hive不能创建超过32个角色,开启此功能后,Hive将支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后,对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询acl权限时,将显
创建MRS IAM自定义权限策略 如果系统预置的MRS权限,不满足您的授权要求,可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项(Action)请参考策略及授权项说明。 目前支持以下两种方式创建自定义策略: 可视化视图创建自定义策略:无需了解策略语法,按可视化视图导航栏选择云服务
此,MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构,可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点,扩展系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节点发生故障时,ELB通过故障转移方式正常对外提供服务。 图1 通过弹性负载均衡访问Doris
FusionInsight Manager支持统一管理集群的客户端安装信息,用户下载并安装客户端后,界面可自动记录已安装(注册)客户端的信息,方便查询管理。 同时系统支持手动添加、修改未自动注册的客户端信息(如历史版本已安装的客户端)。 本章节仅适用于MRS 3.x及以后版本。 查看已安装的集群客户端 登录FusionInsight
CDL用户权限管理 操作场景 在使用CDL服务前,需集群管理员创建用户并指定其操作权限以满足业务使用需求。 CDL用户分为管理员用户和普通用户,系统默认的CDL管理员用户组为“cdladmin”,CDL普通用户对应用户组为“cdl”。 关联了“cdladmin”用户组的用户可以执行CDL的任何操作。
默认显示所有已保存的检查报告,以列表形式展示,在检查记录列表右上方,可以筛选指定的检查对象和结果状态。如果检查类型为集群时,“查看帮助”在“检查对象”的下拉菜单中。系统执行健康检查时,涉及检查对象的监控指标数据时,并非以当前实时的监控数据进行判断,而是收集近期的历史数据,因此存在时间延迟。 表1 健康检查报告记录
32位 1.40129846432481707e-45 ~3.40282346638528860e+38,正或负 FLOAT 用法说明: 分布式查询使用高性能硬件指令进行单精度或者双精度运算时,由于每次执行的顺序不一样,在调用聚合函数,比如SUM(),AVG(),特别是当数据规模非
使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例
'KEEP_META_FILES_BY_COMMITS', min_commit_to_keep => 3, max_commit_to_keep => 4); 系统响应 可在客户端中查看结果。 多表并行执行表服务命令 命令格式 call run_table_service(tables => 'table1;table2;table3'
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务,统计广告的有效展示和有效点击数据,结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args:
/krb5.conf”。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例):
COW表模型中,写入数据存在写放大问题,因此写入速度较慢;但COW具有非常好的读取性能力。而且批量计算对写入时延不是很敏感,因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。 SparkSQL天然与Hive集成,无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource
t2(col1 int,col2 int); 本样例工程中创建的表使用Hive默认的存储格式,暂不支持指定存储格式为ORC的表。 使用Yarn客户端提交任务。 yarn --config $HADOOP_HOME/etc/hadoop jar $HCAT_CLIENT/hcatalog-example-1
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaADCount。 /** * 运行Structured Streaming任务,统计广告的有效展示和有效点击数据,结果写入kafka中 */ object KafkaADCount { def main(args: