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权功能,实现用户基于Ranger对业务表授权,自动细粒度关联OBS对应存储目录的权限,无需二次授权,即用户只需在Ranger页面上对业务表进行一次授权,系统就会自动细粒度关联数据存储源的权限,不需要感知表的存储路径,无需进行二次授权。 Ranger页面OBS授权对象只能针对Man
量。 存储资源 为当前租户选择存储资源。 选择“HDFS”时,系统将自动在HDFS父租户目录中,以子租户名称创建文件夹。 不选择“HDFS”时,系统不会分配存储资源。 文件\目录数上限 配置文件和目录数量配额。 存储空间配额 配置当前租户使用的HDFS存储空间配额。 当存储空间配
如何配置HBase文件存储 使用条件 集群版本小于MRS 3.x。 使用场景 HBase文件存储模块(HBase FileStream,简称HFS)是HBase的独立模块,它作为对HBase与HDFS接口的封装,应用在MRS的上层应用,为上层应用提供文件的存储、读取、删除等功能。
ALM-12191 磁盘IO利用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测磁盘IO利用率,并把实际磁盘IO利用率和阈值相比较。当检测到磁盘IO利用率连续多次(默认值为10)超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1,磁盘IO利用率小于或等于阈值时,告警恢复;平滑次数大于1,磁盘IO利用率小于或等于阈值的90%时,告警恢复。
使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation(同分布)是HDFS提供的数据分布控制功能,利用HDFS Colocation接口,可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati
当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时,文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK,其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK? 回答 当用户写入存储策略为LAZY
使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation(同分布)是HDFS提供的数据分布控制功能,利用HDFS Colocation接口,可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati
配置HetuEngine对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置HetuEngine任务中集成MemArtsCC缓存,MemArtsCC会将热点数据存储在计算侧集群,可以起到降低OBS服务端带宽的作用,利用MemArtsCC的本地存储,访问热点数据不必跨网络,可以提升HetuEngine的数据读取效率。
配置在Spark对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置Spark任务中集成MemArtsCC缓存,MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群,可以起到降低OBS服务端带宽的作用,利用MemArtsCC的本地存储,访问热点数据不必跨网络,可以提升Spark的数据读取效率。
HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件,HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。
配置Hive对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置Hive任务中集成MemArtsCC缓存,MemArtsCC会在将热点数据存储在计算侧集群,可以起到降低OBS服务端带宽的作用,利用MemArtsCC的本地存储,访问热点数据不必跨网络,可以提升Hive的数据读取效率。
(ES-Hadoop) 连接器将Hadoop海量的数据存储和深度加工能力与Elasticsearch实时搜索和分析功能结合在一起。 它能够让您快速深入了解大数据,并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供大数据平台批处
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护,防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失? 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控,防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时,可以利用Hive配置中的“hive
录,即hdfs://hacluster/)中来源于挂载存储系统的所有文件。/app-logs和/apps目录在HDFS文件系统中,/mnt/obs/目录在OBS中。 用Alluxio加速数据访问 由于Alluxio利用内存存储数据,它可以加速数据的访问。例如: 上传一个文件test_data
Hive是Apache的Hadoop项目的子项目,Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上,Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop
Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中,有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略,或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间,自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件,以便充分利用存储的性能和容量。 MR引擎。用户执行Hive
HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。 操作流程 开始使用如下
HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件,HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。
如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护,防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失? 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控,防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时,可以利用Hive配置中的“hive
控制功能,利用HDFS Colocation接口,可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HDFS的Colocation功能,即在创建Hive表时,通过设置表文件分布的locator信息,可以将相关表的数据文件存放在相同的存储节点上,从而