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MemArtsCC基本原理 MemArtsCC是一个分布式计算侧缓存系统。计算任务运行在计算集群的虚拟机(Virtual Machine, VM)上,数据存储在远端的对象存储(Object Storage Service, OBS)集群中。由于远端OBS的数据访问速度限制,VM上
API 提供HDFS文件系统的应用接口,本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口,使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP
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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker
MRS集群用户绑定多个队列时系统如何选择队列? 问: MRS集群内属于同一个用户组,并且权限也相同的两个用户A和B,同时绑定了queueA以及queueB两个队列。 为什么用户A的任务一直提交到queueA队列,用户B的任务却一直提交到queueB队列? 答: MRS集群内用户绑
HDFS(Hadoop Distribute FileSystem)是一个适合运行在通用硬件之上,具备高度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景: 处理海量数据(TB或PB级别以上) 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力
当ClickHouse副本数大于1时,系统周期性对复制表进行检查,若数据不同步,则发送告警。副本间所有复制表数据同步后,告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45440 次要 是 告警参数 参数名称 参数含义 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。
HDFS(Hadoop Distribute FileSystem)是一个适合运行在通用硬件之上,具备高度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。 处理海量数据(TB或PB级别以上) 需要很高的吞吐量 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力
ClickHouse系统表日志过大时如何添加定期删除策略? 问题现象 客户使用ClickHouse,系统表产生的日志过大,一次性删除会耗费较长时间,客户可以添加定期删除策略,即添加TTL。 处理步骤 MRS 3.3.0及之后版本,在Manager页面,选择“集群 > 服务 > ClickHouse>
删除ClickHouse表 本章节介绍删除ClickHouse表样例代码。 删除在创建ClickHouse表中创建的副本表和分布式表。 示例代片段参考如下: private void dropTable(String databaseName, String tableName,
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ALM-12015 设备分区文件系统只读(2.x及以前版本) 告警解释 系统周期性进行扫描,如果检测到挂载服务目录的设备分区变为只读模式(如设备有坏扇区、文件系统存在故障等原因),则触发此告警。 系统如果检测到挂载服务目录的设备分区的只读模式消失(比如文件系统修复为读写模式、设备拔出、设备被重新格式化等原因),则告警恢复。
MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导,通过客户端实现创建表,往表中插入数据,修改表,读取表数据,删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理
HBase集群:HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠,性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。 Kafka集群:Ka
spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令,并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统,上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。
快速开发HBase应用 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
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所在主机进行存储,中间没有一致性的校验,如果分布式表写入数据的主机出现异常,会存在数据丢失风险; 对于数据写分布式表和数据写本地表相比,分布式表数据写入性能也会变慢,单批次分布式表写,写入节点的磁盘和网络IO会成为性能瓶颈点。 分布式表转发给各个shard成功与否,插入数据的客户