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图1 Hive结构 云搜索服务(Cloud Search Service,简称CSS)是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。
compaction.schedule.enabled 否 true 是否阶段性生成压缩plan,即使关闭在线压缩的情况下也建议开启 compaction.tasks 否 10 压缩Hudi表task并行度 index.state.ttl 否 7D 索引保存的时间,默认为7天(单位
MRS集群管理员可根据需要动态修改配置参数以实现在线集群管理。 Capacity Scheduler中每个队列可以限制资源使用量。队列间的资源分配以使用量作为排列依据,使得容量小的队列有竞争优势。
DBService配置文件丢失导致启动失败 问题背景与现象 节点异常下电,重启备DBService失败。 原因分析 查看/var/log/Bigdata/dbservice/DB/gaussdb.log日志没有内容。 查看/var/log/Bigdata/dbservice/scriptlog
MRS数据支持连接DataArts Studio平台,并基于可视化的图形开发界面、丰富的数据开发类型(脚本开发和作业开发)、全托管的作业调度和运维监控能力,内置行业数据处理pipeline,一键式开发,全流程可视化,支持多人在线协同开发,极大地降低了用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大数据处理中心
若备集群不在线,或备集群中已存在同名但结构不同的表,启用容灾功能将失败。 若主集群中部分Phoenix表启用容灾功能同步数据,则备集群中不能存在与主集群Phoenix表同名的普通HBase表,否则启用容灾功能失败或影响备集群的同名表正常使用。
LakeFormation概述 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务,提供元数据统一管理的可视化界面及API,兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型,支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务,使客户便捷高效地构建数据湖和运营相关业务,加速释放业务数据价值。 您可以创建一个
LakeFormation服务概述 该LakeFormation入门教程介绍了如何创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接,实现统一的数据湖元数据及权限管理。 使用流程简介 MRS与LakeFormation对接的使用流程如下图所示: 图1 LakeFormation
ALM-14028 待补齐的块数超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测待补齐的块数量,并把待补齐的块数量和阈值相比较。需补齐的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到丢失的块数量超出阈值范围时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群名称 > HDFS
如果备集群不在线,或备集群中已存在同名但结构不同的表,启用容灾功能将失败。 如果主集群中部分Phoenix表启用容灾功能同步数据,则备集群中不能存在与主集群Phoenix表同名的普通HBase表,否则启用容灾功能失败或影响备集群的同名表正常使用。
CDL日志介绍 日志描述 日志路径:CDL默认的日志存储路径为“/var/log/Bigdata/cdl/角色名简写”。 CDLService:“/var/log/Bigdata/cdl/service”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/cdl/service
Impala简介 从零开始使用Impala Kafka组件 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪
CDL数据集成概述 CDL是一种简单、高效的数据实时集成服务,能够从各种OLTP数据库中抓取Data Change事件,然后推送至Kafka中,最后由Sink Connector消费Topic中的数据并导入到大数据生态软件应用中,从而实现数据的实时入湖。 CDL服务包含了两个重要的角色
MRS集群Task节点弹性伸缩概述 在大数据应用,尤其是实时分析处理数据的场景中,常常需要根据数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源。MRS的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群的Task节点进行弹性伸缩。如果数据量是按照周期进行有规律的变化,用户可以按照固定时间段来自动调整