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HBase故障排除 HBase客户端连接服务端时,长时间无法连接成功 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时出现创建表异常 HBase占用网络端口,连接数过大会导致其他服务不稳定 有210000个map和10000个reduce的HBase BulkLoad任务运行失败 使
配置Spark数据传输加密 操作场景 本章节指导用户设置Spark安全通道加密,以增强安全性。 该章节仅适用于MRS 3.x及之后版本。 配置Spark数据传输加密 参数修改入口:登录Manager页面,选择“集群 > 服务 > Spark > 配置”,展开“全部配置”页签,在搜索框中输入相关参数名称。
ALM-12004 OLdap资源异常(2.x及以前版本) 告警解释 当Manager中的Ldap资源异常时,系统产生此告警。 当Manager中的Ldap资源恢复,且告警处理完成时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12004 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义
ALM-12069 aos资源异常 ALM-12070 controller资源异常 ALM-12071 httpd资源异常 ALM-12072 floatip资源异常 ALM-12073 cep资源异常 ALM-12074 fms资源异常 ALM-12075 pms资源异常 ALM-12076 gaussDB资源异常
HBase故障排除 HBase客户端连接服务端时长时间无法连接成功 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时出现创建表异常 HBase占用网络端口,连接数过大会导致其他服务不稳定 有210000个map和10000个reduce的HBase BulkLoad任务运行失败 使用
OpenTSDB OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB由时间序列守护进程(TSD)和一组命令
/join并为一个,不但减少了大量的全局barrier,而且无需物化很多中间结果RDD,这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线(pipeline)优化。 Transformation和Action(RDD的操作) 对RDD的操作包含Transformation(返回值还是
在叶子租户里,多个用户可以使用相同的队列来提交作业。相比开源调度器,Superior Scheduler可以支持在同一租户内灵活配置不同用户的资源共享策略。例如可以为VIP用户配置更多的资源访问权重。 数据位置感知调度 Superior Scheduler采用“从作业到节点的调度策略”,即尝试在可用节点之间调
经验总结 使用mapPartitions,按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大,例: rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions,按每个分区计算结果,如 rdd
经验总结 使用mapPartitions,按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大,例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions,按每个分区计算结果,如 rdd
Impala客户端使用实践 Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比,它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管
安全加固 加固Tomcat 在FusionInsight Manager使用过程中,针对Tomcat基于开源做了如下功能增强: 升级Tomcat版本为官方稳定版本。 设置应用程序之下的目录权限为500,对部分目录支持写权限。 系统软件安装完成后自动清除Tomcat安装包。 应用程
经验总结 使用mapPartitions,按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大,例: rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions,按每个分区计算结果,如: rdd
Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 问题 使用MRS的Sqoop客户端(1.4.7版本),从MySQL数据库中指定表抽取数据,存放到HBase(2.2.3版本)指定的表中,报出异常: Trying to load data
Impala客户端使用实践 Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎。 它是一个用C++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比,它拥有高性能和低延迟的特点。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管
重启MRS集群 在修改了大数据组件的配置项后,需要重启对应的组件来使得配置生效,使用普通重启方式会并发重启所有服务或实例,可能引起业务中断。 为了确保服务重启过程中,尽量减少或者不影响业务运行,可以通过滚动重启来按批次重启服务或实例(对于有主备状态的实例,会先重启备实例,再重启主实例)。
Spark并发写Hudi建议 涉及到并发场景,推荐采用分区间并发写的方式:即不同的写入任务写不同的分区 分区并发参数控制: SQL方式: set hoodie.support.partition.lock=true; DataSource Api方式: df.write .format("hudi")
ALM-12038 监控指标转储失败(2.x及以前版本) 告警解释 用户在MRS Manager界面配置监控指标转储后,转储失败时产生该告警。 转储成功后,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 12038 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName
Doris建表规范 该章节主要介绍创建Doris表时需遵循的规则和建议。 Doris建表规则 在创建Doris表指定分桶buckets时,每个桶的数据大小应保持在100MB~3GB之间,单分区中最大分桶数量不超过5000。 表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 表的分桶列不
配置Container日志聚合功能 配置场景 Yarn提供了Container日志聚合功能,可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS,释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种: 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。