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COLUMNS] [NOSCAN]; 指定FOR COLUMNS时,收集列级别的统计信息。 指定NOSCAN时,将只统计文件大小和个数,不扫描具体文件。 例如: analyze table table_name compute statistics; analyze table table_name
client.get("/") */ return null; } }); 可以参考如下的使用方式来了解如何调用不同的Rest API。 使用纯文本的方式获取命名空间 以包含命名空间的路径作为参数,使用client去调用get方法获取命名空间。响应将被“org
了分布式表机制,在所有分片(本地表)上建立视图进行分布式查询,使用很方便。ClickHouse有数据分片(shard)的概念,这也是分布式存储的特点之一,即通过并行读写提高效率。 CPU架构为鲲鹏计算的ClickHouse集群表引擎不支持使用HDFS和Kafka。 查看Click
问题三:如何彻底删除HDFS文件? 由于HDFS的回收站机制,一般删除HDFS文件后,文件会移动到HDFS的回收站中。如果确认文件不再需要并且需要立马释放存储空间,可以继续清理对应的回收站目录(例如:hdfs://hacluster/user/xxx/.Trash/Current/xxx)。 父主题:
件数量超出阈值,大量数据积压,导致大量主备数据不一致,使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理,还会导致主集群的存储空间以及ZooKeeper节点被大量积压,最终导致主集群服务故障。 可能原因 网络异常。 RegionServer的Region分布不均匀。
Insight Manager的“编辑角色”页面进行授权时,该列将无法正确显示。 相关概念 SparkSQL的语句在SparkSQL中进行处理,权限要求如表1所示。 表1 使用SparkSQL表、列或数据库场景权限一览 操作场景 用户需要的权限 CREATE TABLE “创建”
TRACE://:21013”,修改配置保存后重启Kafka集群。 如果当前集群为MRS 3.2.0-LTS.1,执行该步骤无法通过EIP访问Kafka时,可以参考如下操作进行处理: 登录到FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Kafka > 实例”,勾选所有Broker实例,选择“更多
提供各集群内服务监控、服务操作向导以及服务配置,帮助您对服务进行统一管理。 主机 提供主机监控、主机操作向导,帮助您对主机进行统一管理。 运维 提供告警查询、告警处理指导功能。帮助您及时发现产品故障及潜在隐患,并进行定位排除,以保证系统正常运行。 审计 提供审计日志查询及导出功能。帮助您查阅所有用户活动及操作。
ZooKeeper开源增强特性 日志增强 安全模式下,Ephemeral node(临时节点)在session过期之后就会被系统删除,在审计日志中添加Ephemeral node被删除的审计日志,以便了解当时Ephemeral node的状态信息。 所有ZooKeeper客户端的
快速配置常用参数 配置项 说明 默认值 spark.sql.parquet.compression.codec 对于非分区parquet表,设置其存储文件的压缩格式。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation
快速配置常用参数 配置项 说明 默认值 spark.sql.parquet.compression.codec 对于非分区parquet表,设置其存储文件的压缩格式。 在JDBCServer服务端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 snappy spark.dynamicAllocation
run(Thread.java:745) 原因分析 业务量大导致连接DBService的最大连接数超过了300,需要修改DBService的最大连接数。 解决办法 进入DBService服务配置页面: MRS 3.x之前版本,单击集群名称,登录集群详情页面,选择“组件管理 > DBService >
口,用户输入脚本后,工具会返回相应信息到交互窗口。 批量模式 通过执行“sqoop2-shell”脚本,带一个文件名作为参数,该文件中按行存储了多条命令,sqoop-shell工具将会按顺序执行文件中所有命令;或者在“sqoop2-shell”脚本后面通过“-c”参数附加一条命令,一次只执行一条命令。
e和Sink工作。 Sink Sink负责将数据传输到下一跳或最终目的,成功完成后将数据从Channel移除。 典型的Sink类型如下: 存储数据到最终目的终端Sink,比如:HDFS、HBase。 自动消耗的Sink,比如:Null Sink。 用于Agent间通信的IPC Sink:Avro。
taken: 0.18 seconds, Fetched 1 row(s) 查看Spark应用运行结果。 通过指定文件查看运行结果数据。 结果数据的存储路径和格式由Spark应用程序指定。 通过Web页面查看运行情况。 登录Manager主页面。在服务中选择Spark2x。 进入Spark
请参考修改集群服务配置参数进入Kafka服务全部配置页面。 常用参数 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 log.dirs Kafka数据存储目录列表,以逗号分隔多个目录。 %{@auto.detect.datapart.bk.log.logs} KAFKA_HEAP_OPTS
权限 策略中针对资源可配置各种访问条件,例如文件的读写,具体可以配置允许条件、拒绝条件以及例外条件等。 权限机制 MRS集群采用LDAP存储用户和用户组的数据;角色的定义信息保存在关系数据库中,角色和权限的对应关系则保存在组件侧。 MRS使用Kerberos进行统一认证。 用户权限校验流程大致如下:
format”一致。 yyyyMMdd file.format.iscompressed 待导入的文件是否为压缩文件。 false storage.type 存储类型。待导入文件最终保存的类型,分别有HDFS、HBase、Hive等。 HDFS schedule-tool工具支持同时配置多个作业。配置多个作业时,表2中“job
void init() throws ClassNotFoundException { // 认证用的密码写入代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以密码保存在环境变量中来实现
重不一致。 需要重新设计key,以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuf