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Channel的磁盘空间使用量有继续增长的趋势,将会使数据导入到指定目的地的时间增长,当Flume Channel的磁盘空间使用量达到100%时会导致Flume Agent进程暂停工作。 可能原因 Flume Sink故障,导致数据无法发送。 网络故障,导致数据无法发送。 处理步骤 检查Flume Sink是否故障。
热门案例 MRS故障案例集在哪里? MRS集群内包含哪些组件? HDFS显示磁盘空间不足怎么办? 如何构建MRS样例工程? 如何访问MRS集群上托管的开源组件Web页面? 开启Kerberos认证的集群怎么使用? 如何登录MRS集群节点? 如何访问MRS Manager? 如何更新MRS客户端?
Hive服务启动失败 安全集群执行set命令的时候报错“Cannot modify xxx at runtime” 提交Hive任务时如何指定队列? 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存? 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式? Hive表desc描述过长导致无法完整显示 Hi
Query Language—持续查询语言)。CQL具有以下几个特点: 使用简单:CQL语法和标准SQL语法类似,只要具备SQL基础,通过简单地学习,即可快速地进行业务开发。 功能丰富:CQL除了包含标准SQL的各类基本表达式等功能之外,还特别针对流处理场景增加了窗口、过滤、并发度设置等功能。
Channel的磁盘空间使用量有继续增长的趋势,将会使数据导入到指定目的地的时间增长,当Flume Channel的磁盘空间使用量达到100%时会导致Flume Agent进程暂停工作。 可能原因 Flume Sink故障,导致数据无法发送。 网络故障,导致数据无法发送。 处理步骤 检查Flume Sink是否故障。
对时序数据特征,进行强有力的数据编码和压缩能力,同时其自身的副本机制也保证了数据的安全,并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构 IoTDB套件由若干个组件构成,共同形成数据
(Exactly Once)。 SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行,保证数据处理的延续性。 样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
(Exactly Once)。 SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行,保证数据处理的延续性。 样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
(Exactly Once)。 SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行,保证数据处理的延续性。 Flink样例工程介绍 MR
(Exactly Once)。 SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行,保证数据处理的延续性。 样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
<port>2181</port> </node> </zookeeper> ... 集群配置完成后,具体后续怎么使用可以参考ClickHouse表创建章节描述。 父主题: ClickHouse集群管理
Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。 使用并发的标记-清理GC算法减少GC暂停时间。 运行pyspark建议 运行pyspark应用时,不能使用集群自带的python环境,需要用户自行安装python环境,并将python相关依赖包打包上传到HDFS。
Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
t机制相似,但Savepoint需要手动触发,Savepoint保证了任务在升级或迁移时,不丢失当前流应用的状态信息,便于任何时间点的任务暂停和恢复。 Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析,校验以及优化,可以与DataStream和DataSet
Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
行配置,配置项包括文件覆盖策略,目录创建等。 State Backend: Flink提供了HA和作业的异常恢复,并且提供版本升级时作业的暂停恢复。对于作业状态的存储,Flink依赖于state backend,作业的重启依赖于重启策略,用户可以对这两部分进行配置。配置项包括state
行配置,配置项包括文件覆盖策略,目录创建等。 State Backend: Flink提供了HA和作业的异常恢复,并且提供版本升级时作业的暂停恢复。对于作业状态的存储,Flink依赖于state backend,作业的重启依赖于重启策略,用户可以对这两部分进行配置。配置项包括state
%。 同时通过高性能的计算存储分离架构,打破存算一体架构并行计算的限制,最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点,对数据访问效率和并行计算深度优化(元数据操作、写入算法优化等),实现性能提升。 MRS支持自研的超级调度器Superior Scheduler,性能更优。 MRS支持自研超级调度器Superior