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HDFS HA方案介绍 HDFS HA方案背景 在Hadoop 2.0.0之前，HDFS集群中存在单点故障问题。由于每个集群只有一个NameNode，如果NameNode所在机器发生故障，将导致HDFS集群无法使用，除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。这在两个方面影响了HDFS的整体可用性：
MRS存算分离配置流程说明 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统），使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。
Flink HA方案介绍 Flink HA方案介绍 每个Flink集群只有单个JobManager，存在单点失败的情况。Flink有Yarn、Standalone和Local三种模式，其中Yarn和Standalone是集群模式，Local是指单机模式。但Flink对于Yarn模
YARN HA方案介绍 YARN HA原理与实现方案 YARN中的ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度，在Hadoop2.4版本之前，ResourceManager在YARN集群中存在单点故障的问题。YARN高可用性方案通过引入冗余的ResourceMa
Spark HA方案介绍 Spark多主实例HA原理与实现方案 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCSer
数据迁移方案介绍 准备工作 元数据导出 数据复制 数据恢复 父主题： 数据迁移
HBase HA方案介绍 HBase HA原理与实现方案 HBase中的HMaster负责Region分配，当RegionServer服务停止后，HMaster会把相应Region迁移到其他RegionServer。为了解决HMaster单点故障导致HBase正常功能受到影响的问题，引入HMaster
Doris集群高可用方案概述 支持MySQL协议的客户端通过FE与Doris集群建立连接，为了防止单点故障通常需要部署多个FE节点，并在多个FE上部署负载均衡来实现Doris的高可用。 根据不同业务的使用场景，可以选择如下的方式配置Doris高可用功能： 业务侧代码实现 SDK ELB负载均衡
MRS集群部署方案说明 MRS当前提供的“分析集群”、“流式集群”和“混合集群”采用固定模板进行部署集群的进程，无法满足用户自定义部署管理角色和控制角色在集群节点中的需求。 如需自定义集群部署方式，可在创建集群时的“集群类型”选择“自定义”，实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式。
据信息导出，以便在完成数据迁移后进行必要的元数据恢复。 需要导出的元数据包括HDFS文件属主/组及权限信息、Hive表描述信息。 HDFS元数据导出 HDFS数据需要导出的元数据信息包括文件及文件夹的权限和属主/组信息，可通过如下HDFS客户端命令导出。 $HADOOP_HOME/bin/hdfs
打通数据传输通道进行网络配置，打通网络传输通道。使用Distcp工具执行如下命令将源集群的HDFS、HBase、Hive数据文件以及Hive元数据备份文件复制至目的集群。 $HADOOP_HOME/bin/hadoop distcp <src> <dist> -p 其中，各参数的含义如下：
数据恢复 HDFS文件属性恢复 根据导出的权限信息在目的集群的后台使用HDFS命令对文件的权限及属主/组信息进行恢复。 $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -chmod <MODE> <path> $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -chown <OWNER>
HBase、Hive数据向MRS集群的迁移工作。由于数据迁移过程中可能存在数据覆盖、丢失、损坏等风险，因此本指导只作为参考，具体的数据迁移方案的制定及实施需要华为云支持人员协同完成。 数据迁移前源集群的准备工作，目的是防止在数据迁移过程中源集群产生新数据，导致源集群与迁移后的目标
Savepoints相关问题解决方案 用户必须为job中的所有算子均分配ID吗？ 严格的说，用户只给有状态的算子分配IDs即可，因为在savepoint中仅包括有状态的算子的状态，没有状态的算子并不包含在savepoint中。 在实际应用中，强烈建议用户给所有的算子均分配ID，因
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
10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j
RS的业务平面与NAS服务器，将数据备份至NAS或从NAS恢复数据。 数据备份至NAS前，系统会自动将NAS共享地址挂载为备份任务执行节点的本地分区。在备份结束后，系统会卸载备份任务执行节点的NAS共享分区。 为防止备份恢复失败，数据备份及恢复期间，请勿访问NAS服务器挂载至本地
so（因为hadoop native目录没有带该包） 。由于这两个库版本不匹配，导致了python文件运行时出现段错误。 解决方案 方案一： 修改Spark2x客户端conf目录下spark-default.conf文件，清空（直接赋值为空） 配置项spark.driver.extraLibraryPath、spark
so（因为hadoop native目录没有带该包） 。由于这两个库版本不匹配，导致了python文件运行时出现段错误。 解决方案 方案一： 修改Spark2x客户端conf目录下spark-default.conf文件，清空（直接赋值为空） 配置项spark.driver.extraLibraryPath、spark
Trash/Current/: status [403] 问题原因 hadoop删除文件时会将文件先移动到.Trash目录，若该目录没有权限则出现403报错。 解决方法 方案一： 使用hadoop fs -rm -skipTrash命令来删除文件。 方案二： 在集群对应的委托中添加访问.Trash目录的权限。
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