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访问MRS集群Manager 操作场景 MRS集群提供Manager对集群进行监控、配置和管理,用户在集群安装后可使用admin用户登录Manager页面。 当前支持以下几种方式访问Manager,请根据实际情况进行选择: 通过弹性IP访问FusionInsight Manage
读取Hudi cow表视图 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储的Hudi表即可,${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取(Spark dataSource A
point:时间序列数据点,包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。 metric:指标项。例如,在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。 timestamp:UNIX时间戳(自Epoch以来的秒或毫秒),即value产生的时间。 valu
ALM-24005 Flume传输数据异常 告警解释 告警模块对Flume Channel的容量状态进行监控,当Channel满的时长超过阈值,或Source向Channel放数据失败的次数超过阈值后,系统即时上报告警。 默认阈值为10,用户可通过conf目录下的配置文件properties
HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 问题现象 HBase组件不断上报服务不可用告警。 原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢,导致健康检查超时,从而导致监控告警。可通过以下方式判断: 首先查看HMaster日志(“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.
读取Hudi cow表视图 实时视图读取(Hive,SparkSQL为例):直接读取Hive里面存储的Hudi表即可,${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取(Spark dataSource A
tar.gz中下载Phoenix软件包并解压,获取“phoenix-5.0.0-HBase-2.0-client.jar”。 从客户端安装节点上的“客户端安装目录/HBase/hbase/conf”目录下下载“hbase-site.xml”文件。使用压缩软件打开2获取到的“phoenix-5
使用DBeaver访问HetuEngine 本章节以DBeaver 7.2.0版本为例,讲解如何访问HetuEngine。 前提条件 DBeaver已正常安装。DBeaver软件下载链接:https://dbeaver.io/files/7.2.0/ 。 已在集群中创建“人机”用户,如hetu_user,可参考创建
HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解? 问: HBase操作请求次数指标中的多级图表统计如何理解? 答: 以“RegionServer级别操作请求次数”监控项为例: 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > HBase > 资源”,在该界面即可查看“Region
图1 ZooKeeper和HDFS的关系 ZKFC(ZKFailoverController)作为一个ZooKeeper集群的客户端,用来监控NameNode的状态信息。ZKFC进程仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS NameNode的Active和Standby节点均部署有ZKFC进程。
/log4j.properties”中的日志级别,使用API V1.1接口作业提交后,状态显示为error。 原因分析 executor会监控作业日志回显,确定作业执行结果,改为error后,检测不到输出结果,因此过期后判断作业状态为异常。 处理步骤 将“/opt/client/
用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如
该场景下MRS的优势如下所示。 实时:利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储:利用HBase实现海量数据存储,并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询:利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景,在数据输入系统的过程中,对数据进行处理。
splitting及region恢复。 在后台运行有多个监控HMaster启动进程的线程: TableNamespaceManager 这是一个帮助类,用于在HMaster主备倒换或启动期间,管理namespace表及监控表region的分配。如果namespace表在规定时间(hbase
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.local.dir.confblacklist”进行目录保护。
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 MRS服
CDL CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。
REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标,提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具,并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storag
REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标,提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具,并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storag
、电信、金融、物联网等众多领域。 ClickHouse、ZooKeeper 实时分析集群 实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHouse组件提供一个海量的数据采集、数据的实时分析和查询的系统。 Hadoop、Kafka、Flink、ClickHouse、ZooKeeper、Ranger