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成本管理 随着上云企业越来越多,企业对用云成本问题也越发重视。使用MRS时,如何进行成本管理,减轻业务负担呢?本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理,帮助您通过成本管理节约成本,在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用MRS集群时,成本主要包括两个方面:
费用账单 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”,进入费用中心,在“账单管理”查看资源的费用账单,以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期
例,会创建过多HDFS链接,消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能,执行集群balancer或mover操作时,会移动数据块,使Colocation功能失效。因此,使用Colocation功能时,建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning
例,会创建过多HDFS链接,消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能,执行集群Balancer或Mover操作时,会移动数据块,使Colocation功能失效。因此,使用Colocation功能时,建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning
例,会创建过多HDFS链接,消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能,执行集群balancer或mover操作时,会移动数据块,使Colocation功能失效。因此,使用Colocation功能时,建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning
例,会创建过多HDFS链接,消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能,执行集群Balancer或Mover操作时,会移动数据块,使Colocation功能失效。因此,使用Colocation功能时,建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 sc.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0)
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
return femaleInfo; } }); // 注册表。 DataFrame schemaFemaleInfo = sqlContext.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
使用MRS Hive表对接OBS文件系统 MRS支持用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置,即可实现OBS的访问。 本章节指导用户创建Hive表存放数据到OBS,基本内容如下所示: 创建ECS委托 为MRS集群配置委托
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
aster和相关的NodeManager通讯,在获得的Container上启动Executor,Executor启动后,开始向Driver注册并申请Task。 Driver分配Task给Executor执行。 Executor执行Task并向Driver汇报运行状况。 YARN Client模式