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配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn,而是要基于其提交时的版本。一般情况下,应用程序(例如MapRedu
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在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉? 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止,会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS
通过数据治理中心DataArts Studio,用户可以先在线开发调试MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽式地开发MRS作业,完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成;通过强大的作业调度与灵活的监控告警,轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: Map
HBase启动后,HMaster原生页面显示RegionServer个数多于实际RegionServer个数。 查看HMaster原生页面,显示有4个RegionServer在线,如下图示: 原因分析 如下图可以看出,第三行hostname为controller-192-168-1-3节点和第四行hostname为
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//对ID=2的记录进行更新。 错误结果:[1,33],[2,8] //若是无法识别是对ID=2的数据进行了更新。 聚合结果:[1,22],[2,8] //识别为更新操作可以得到正确结果。 对于如何识别是更新数据有三种方式: 通过状态后端解决 通过状态后端存储所有原始数据,新来的数
务,开启物化视图推荐能力后,系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL,使HetuEngine具备自动预计算加速能力,在相关场景下在线查询效率获得倍数提升,同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine W
查看MRS组件角色实例日志 MRS集群创建成功后,用户可以通过Manager界面在线直接查看组件各角色实例的日志内容并下载指定日志文件,便于快速定位分析问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 查看角色实例日志 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
SparkSql作业用于查询和分析数据,包括SQL语句和Script脚本两种形式,如果SQL语句涉及敏感信息,也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在MRS集群的管理控制台上提交并查看SparkSql作业为例进行说明。
设置提醒 详细介绍请参见使用预测和预算来跟踪成本和使用量。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率,评估当前配置是否过高。例如:CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高
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、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台,用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务,也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS,用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据,包括SQL语句和Script脚本两种形式,如果SQL语句中涉及敏感信息,也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高
作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在未开启Kerberos认证的MRS 3.1
体对接指导请参见MRS服务如何对接云日志服务。 同时FusionInsight Manager支持在线检索并显示组件的日志内容,用于问题定位等其他日志查看场景,详细操作指导请参见在线检索日志。FusionInsight Manager支持批量导出各个服务角色所有实例生成的日志,无