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Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapRe
AM通过此接口向NM提供需要启动的containers列表的请求。 stopContainers(StopContainersRequest request) AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapRe
ClickHouse分区设计 合理设置分区键,控制分区数在一千以内,分区字段使用整型。 分区part数与查询性能关系 图1 分区part数与查询性能关系图 分区建议 建议使用toYYYYMMDD(pt_d)作为分区键,pt_d是date类型。 如果业务场景需要做小时分区,使用pt
配置Container日志目录可以占用每块磁盘上YARN的磁盘配额的最大百分比。当日志目录占用空间超过此设定值时,将触发周期性日志收集服务启动一次周期外的日志收集活动,以释放本地磁盘空间。每个磁盘上可提供给Container logs的最大可使用率。当Container logs使用超过这个限制,会触发滚动汇聚。
AM通过此接口向NM提供需要启动的containers列表的请求。 stopContainers(StopContainersRequest request) AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapRe
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threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下,可适当调大此参数,以提升Broker处理能力。 num.replica.fetchers 1 副本向Leader请求同步数据的线程数,增大这个数值会增加副本的I/O并发度。 num.io.threads 8
配置组件隔离访问Hive MetaStore 操作场景 MRS 3.2.0及之后的版本支持此功能,此功能用于限制集群内组件连接指定的Hive MetaStore实例,组件默认可连接所有MetaStore实例。 目前集群中支持连接MetaStore的组件有HetuEngine、Hive、Loader、Me
直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取(Spark dataSource API为例):和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_TYPE_OPT_KEY
直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取(Spark dataSource API为例):和读普通的dataSource表类似。 必须指定查询类型QUERY_TYPE_
增加重试次数,可以防止资源不足导致的ApplicationMaster启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数,但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于,Resourc
配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中,每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息,并占用一定的存储空间。随着文件数的增加,当原有的内存空间无法存储相应的信息时,需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口: 请参考修改集群服务配置参数,进入HDFS“全部配置”页面。
protocol", protocol)”注释掉。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。其默认值为“append”。 object SecurityKafkaWordCount { def
HBase同步数据到CSS为什么没有映射字段? 问: HBase同步数据到CSS为什么没有映射字段? 答: 从MRS的HBase同步数据到CSS服务后,整库没有映射字段,要单表才有映射的字段。 父主题: 周边生态对接类
SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class SecurityKafkaWordCount { public static
Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapRe
批量导入Loader作业 操作场景 Loader支持批量导入某个配置文件中的所有作业。 前提条件 当前用户具备待导入作业所在分组的编辑“Jobs Edit”权限。 如果作业所在的分组不存在,则会自动先创建该分组。当前用户就是该分组的创建者,拥有该分组的编辑“Jobs Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader
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JavaSerializer的10倍以上,
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JavaSerializer的10倍以上,
定义目录中包含的最大条目数。 取值范围:1~6400000 1048576 设置单个HDFS目录下最大可容纳的文件数目。保存修改的配置。保存完成后请重新启动配置过期的服务或实例以使配置生效。 用户尽量将数据做好存储规划,可以按时间、业务类型等分类,不要单个目录下直属的文件过多,建议使用默认值,单个目录下约100万条。