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容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个......)。 2 对于所有locators的
提升HBase连续Put数据场景性能 操作场景 对大批量、连续put的场景,配置下面的两个参数为“false”时能大量提升性能。 “hbase.regionserver.wal.durable.sync” “hbase.regionserver.hfile.durable.sync”
中需要写入安全认证代码,确保Spark程序能够正常运行。 安全认证有三种方式: 命令认证: 提交Spark应用程序运行前,或者在使用CLI连接SparkSQL前,在Spark客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 配置认证: 可以通过以下3种方式的任意一种指定安全认证信息。
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创建MRS集群时计价器为什么未显示价格? 问题 创建MRS集群时计价器为什么未显示价格? 回答 只选择磁盘个数,没有选择集群虚拟机实例个数时,产品报价是不会产生收费的;需要客户选择实例个数,产品报价会在浏览器下方即时显示出来。 父主题: 计费FAQ
创建MRS集群时计价器为什么未显示价格? 问: 创建MRS集群时计价器为什么未显示出价格? 答: 只选择磁盘个数,没有选择集群虚拟机实例个数时,产品报价是不会产生收费的。 客户选择了实例个数,产品报价才会在浏览器下方即时显示出来。 父主题: 计费类
中需要写入安全认证代码,确保Spark程序能够正常运行。 安全认证有三种方式: 命令认证: 提交Spark应用程序运行前,或者在使用CLI连接SparkSQL前,在Spark客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 配置认证: 可以通过以下3种方式的任意一种指定安全认证信息。
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦,通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction,这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期,周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑,周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要
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多租户资源管理 特性简介 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展,企业级大数据集群需要满足: 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业(分析、查询、流处理等),同时存放不同类型和格式的数据。 部分用户(例如银行、政府单位等)对数据安全非常关注,不接受将自己的数据与其他用户放在一起。
对接OBS场景中,spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群,spark-beeline登录后,指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足,导致建表失败。
对接OBS场景中,spark-beeline登录后指定loaction到OBS建表失败 问题 对接OBS ECS/BMS集群,spark-beeline登录后,指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足,导致建表失败。
配置Hadoop数据传输加密 配置场景 安全加密通道是HDFS中RPC通信的一种加密协议,当用户调用RPC时,用户的login name会通过RPC头部传递给RPC,之后RPC使用Simple Authentication and Security Layer(SASL)确定一个
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Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性
数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性能可以达到JavaS
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