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集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展,当集群规模不符合业务要求时,用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整,进行扩容或者缩容;在缩容节点时,MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点,并且在缩容过程中,缩容节点不再接收新的任务,正在执行的任务继续执行
在线检索日志 登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 日志 > 在线检索”。 图1 在线检索 根据所需查询日志分别填写表1各参数,用户可以根据需要选择所需查阅日志时长,也可以单击自定义“开始时间”和“结束时间”。
查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情,以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志,因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。
单击“SQL运维”,可查看如下SQL诊断结果: 在“概览”页面,可查看历史任务的整体运行状况,包括:查询分段耗时分布图、查询用户分布图、SQL提交总数、SQL执行成功率、SQL平均响应时间、查询个数、平均执行耗时、平均等待耗时。
Kafka可以实时接受来自外部的消息,并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示: 图1 与其他组件关系 父主题: Kafka
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eth0节点为同一RegionServer上报的信息,登录相应节点,查看/etc
配置HetuEngine物化视图推荐能力 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务,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
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。
操作场景 数据仓库服务(DWS)是在线数据分析处理数据库。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例,以DWS作为sink表,以及创建表时使用的with参数和代码示例,指导如何在Flinkserver作业管理页面对接DWS。
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。
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。
目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。
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。
图1 查看实例日志 父主题: 查看MRS集群日志
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。 因不同版本操作界面可能存在差异,相关视频供参考,具体以实际环境为准。
图1 Kafka结构 Kafka UI Kafka UI提供Kafka Web服务,通过界面展示Kafka集群中Broker、Topic、Partition、Consumer等功能模块的基本信息,同时提供Kafka服务常用命令的界面操作入口。
目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。
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。
MRS集群所在VPC部署了VPCEP后集群补丁安装失败 问题现象 通过MRS管理控制台为MRS集群在线安装补丁,补丁安装失败,报错日志信息中提示访问OBS 403无权限。 原因分析 用户集群所在VPC中,部署并配置了VPC终端节点(VPCEP)。
Kafka基本原理 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、聚合统计系统运营数据(监控数据)