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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:
MRS是否支持同时运行多个Flume任务? Flume客户端可以包含多个独立的数据流,即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流,示例如下: server
多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:
enable设置为true时才有效。 默认为空 dfs.balancer.auto.bandwidthPerSec 每个DataNode可用于负载均衡的最大带宽量(单位:MB/s)。 20 dfs.balancer.auto.maxIdleIterations Balancer的最大连
为保证磁盘IO负载均衡,需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中。单独容器的日志目录,即container_{$contid},是该路径下的子目录。每个容器目录都含容器生成的stder
为保证磁盘IO负载均衡,需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中。单独容器的日志目录,即container_{$contid},是该路径下的子目录。每个容器目录都含容器生成的stder
CGroups是一个Linux内核特性。它可以将任务集及其子集聚合或分离成具备特定行为的分层组。在YARN中,CGroups特性对容器(container)使用的资源(例如CPU使用率)进行限制。本特性大大降低了限制容器CPU使用的难度。 当前CGroups仅用于限制CPU使用率。 配置描述 有关如何配置CPU隔离
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 问题 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时,可能出现创建表异常。 回答 执行过程:Disable Table > Drop Table > Create Table > Disable Table > Drop Table
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 问题 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时,可能出现创建表异常。 回答 执行过程:Disable Table > Drop Table > Create Table > Disable Table > Drop Table
CGroups是一个Linux内核特性。它可以将任务集及其子集聚合或分离成具备特定行为的分层组。在Yarn中,CGroups特性对容器(Container)使用的资源(例如CPU使用率)进行限制。本特性大大降低了限制容器CPU使用的难度。 当前CGroups仅用于限制CPU使用率。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。
Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别? 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念:Application Master。 在YARN中,每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程
MRS集群内用户绑定了多个队列时,系统在提交任务时会随机选择队列,建议合理设置用户的队列权限,最好一个用户只绑定一个队列。 如果客户必须绑定多个队列时,可通过配置全局用户策略指定某用户的默认提交队列。 以MRS 3.x版本集群为例,登录集群Manager界面,单击“租户资源”。 单击“动态资源计划
均分布到多个shard分片中进行保存,数据平均分布后,保证了查询的高度并行性,以提升数据的查询性能。 从纵向来看,每个shard内部有多个副本组成,保证分片数据的高可靠性,以及计算的高可靠性。 数据分布设计 Shard数据分片均匀分布 建议用户的数据均匀分布到集群中的多个shard分片,如图1所示有3个分片。
取密码)。 执行以下命令进入hbase shell,查看目前负载均衡功能是否打开: hbase shell balancer_enabled 是,执行6。 否,执行5。 在hbase shell,中执行命令打开负载均衡功能,并执行命令查看确认成功打开: balance_switch
k的对外接口,负责向调用该类的Java应用提供Spark的各种功能,如连接Spark集群,创建RDD,累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf:Spark应用配置类,如设置应用名称,执行模式,executor内存等。 JavaRDD:用于在java应用中定义
有的消费者实例都属于同样的消费组,它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中,Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式;Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组,则消息会被广
enable设置为true时才有效。 默认为空 dfs.balancer.auto.bandwidthPerSec 每个DataNode可用于负载均衡的最大带宽量(单位:MB/s)。 20 dfs.balancer.auto.maxIdleIterations Balancer的最大连
执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 观察该告警是否清除。 是,处理完毕。 否,执行12。 检查备集群HBase服务规模 对HBase集群扩容,增加节点,并在节点上增加RegionServer实例。然后执行步骤6-步骤10,打开负载均衡功能并手动触发。
执行balancer命令手动触发负载均衡。 建议打开和手动触发负载均衡操作在业务低峰期进行。 观察该告警是否清除。 是,处理完毕。 否,执行12。 检查备集群HBase服务规模 对HBase集群扩容,增加节点,并在节点上增加RegionServer实例。然后执行步骤6 -步骤10,打开负载均衡功能并手动触发。
过200。 部署负载均衡组件,查询基于负载均衡组件进行,避免单点查询压力太大影响性能。 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询,如果查询集中到一台节点,可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务,均衡查询负载,提升可靠性。