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动后要向Driver进程注册信息,注册成功后,任务才能继续。从AppMaster日志中可以看出,无法连接至Driver,所以任务失败。 解决办法 请检查Driver进程所在的IP是否可以ping通。 启动一个Spark PI任务,会有类似如下打印信息。 16/05/11 18:07:20
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:
Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。 本文主要通过示例介绍如何快速使用MRS Doris集群进行基本的建表和查询操作。 Doris数据库名和表名区分大小写。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群,集群内各服务运行正常。
可能会有什么影响? 读写任务可能会出现OOM的问题,解决方法就是提升单个task的内存占比。 读写性能下降,因为单个task的处理的数据量变大,导致处理耗时变大。 父主题: Hudi数据表设计规范
区表中不同分区的存储源为OBS或者HDFS。 本特性仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。此章节仅说明分区表指定存储源的能力,关于Hive如何在存算分离场景下对接OBS,对接指导可参考Hive对接OBS文件系统章节。 前提条件 已安装Hive客户端。 操作示例 以Hive客户端安装用户登录安装客户端的节点。
IFO调用队列,供读取线程处理。虽然FIFO在先到先服务的情况下足够公平,但如果用户执行的I/O操作较多,相比I/O操作较少的用户,将获得更多的服务。在这种情况下,FIFO有失公平并且会导致延迟增加。 图1 基于FIFO调用队列的NameNode请求处理 如果将FIFO队列替换为
小,以改善并行性并避免混排大量数据。 将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。 执行Clustering:使用执行策略处理计划以创建新文件并替换旧文件。 读取Clustering计划,并获得ClusteringGroups,其标记了需要进行Clustering的文件组。
AR”时实际长度不足则空格补齐,“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 对字段的值做逆序操作。 传入数据为NULL值,不做转换处理。 配置输入字段列数,大于原始数据实际包含字段列数,全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成两个字段A和B。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可将结构化的数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL的功能对数据进行分析处理,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息 假定
AR”时实际长度不足则空格补齐,“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 对字段的值做逆序操作。 传入数据为NULL值,不做转换处理。 配置输入字段列数,大于原始数据实际包含字段列数,全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成两个字段A和B。
小值、最大值所在记录无法导入。 分区列空值 配置对数据库列中为null值记录的处理方式。值为“true”时,分区列的值为null的数据会被处理;值为“false”时,分区列的值为null的数据不会被处理。 是否指定分区列 是否指定分区列。 oracle-connector 表名 表名。
run(Thread.java:745) 原因分析 业务量大导致连接DBService的最大连接数超过了300,需要修改DBService的最大连接数。 解决办法 进入DBService服务配置页面: MRS 3.x之前版本,单击集群名称,登录集群详情页面,选择“组件管理 > DBService >
Spark Core 日志聚合下,如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中
志数据进行高效收集、聚合、移动,最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据。同时,提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。 Flume分为客户端和服务端,两者都是FlumeAgent。服务端对应着FlumeServer实
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可将结构化的数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL的功能对数据进行分析处理,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假定
Loader算子说明 转换流程 Loader读取源端数据,通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段,再通过转换算子,对这些字段做清洗或转换,最后通过输出算子将处理后的字段,输出到目标端。 每个作业,如果进行数据转换操作,有且只能有一个输入算子,有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据,将成为脏数据跳过。
BIGINT 时间格式 配置时间字段格式,时间格式如:“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 string 否 无 数据处理规则 原始数据包含null值,不做转换处理。 配置输入字段列数,大于原始数据实际包含字段列数,全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误,当前数据保存为脏数据。 样例
x及后续版本。 转换流程 Loader读取源端数据,通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段,再通过转换算子,对这些字段做清洗或转换,最后通过输出算子将处理后的字段,输出到目标端。 每个作业,如果进行数据转换操作,有且只能有一个输入算子,有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据,将成为脏数据跳过。
BIGINT 时间格式 配置时间字段格式,时间格式如:“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 string 否 无 数据处理规则 原始数据包含null值,不做转换处理。 配置输入字段列数,大于原始数据实际包含字段列数,全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误,当前数据保存为脏数据。 样例
数据源表都是同一张表。 由于直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险,建议首先使用一个临时表来处理数据。 操作步骤 假设存在如下一张表: user_data(user_group int, user_name string, update_time