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Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层,提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动,Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan,编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 代码样例 客户端“hbase-example/conf/hbase-site.xml”中配置存放查询
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可能原因 Kafka服务异常。 网络异常。 Kafka Topic异常。 原因分析 通过Manager页面,查看Kafka集群当前状态,发现状态为“良好”,且监控指标内容显示正确。 查看SparkStreaming日志中提示错误的Topic信息。 执行Kafka相关命令,获取To
大量内存,还会大幅降低读写性能,延长作业运行时间。因此,小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能: 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件,返回该表目录中所有数据文件的平均大小。 对表文件提供合并功能,用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型
Kafka”,查看当前Kafka状态,发现状态为良好,且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作:登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Kafka”,查看当前Kafka状态,发现状态为良好,且监控指标内容显示正确。
大量内存,还会大幅降低读写性能,延长作业运行时间。因此,小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能: 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件,返回该表目录中所有数据文件的平均大小。 对表文件提供合并功能,用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型
Kafka”,查看当前Kafka状态,发现状态为良好,且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作:登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Kafka”,查看当前Kafka状态,发现状态为良好,且监控指标内容显示正确。
owkey查询数据,或者扫描指定rowkey范围内的数据,HBase可以快速查找到需要读取的数据,从而提高效率。在大多数实际情况下,会需要查询列值为XXX的数据。HBase提供了Filter功能来查询具有特定列值的数据:所有数据按RowKey的顺序进行扫描,然后将数据与特定的列值
开启HetuEngine自适应查询执行 本章节适用于MRS 3.2.0及以后版本。 HetuEngine自适应查询介绍 一般来说,大任务的SQL语句(例如在从整个表中扫描大量数据的情况)会占用大量的资源,在资源紧张的情况下,会影响其他任务的负载。这不仅导致用户体验不佳,也会提高运维成本。为了解决上述问题,H
ALM-12187 磁盘分区扩容失败 告警解释 系统按60秒周期进行扫描,当检测到磁盘空间扩容后,会进行磁盘分区空间扩容操作,如果磁盘分区扩容失败,则触发此告警。 系统如果检测到磁盘空间扩容后,磁盘分区扩容成功,则告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 12187
owkey查询数据,或者扫描指定rowkey范围内的数据,HBase可以快速查找到需要读取的数据,从而提高效率。在大多数实际情况下,会需要查询列值为XXX的数据。HBase提供了Filter功能来查询具有特定列值的数据:所有数据按RowKey的顺序进行扫描,然后将数据与特定的列值
显著加快查询性能,减少I/O扫描次数和CPU资源占用。CarbonData索引由多个级别的索引组成,处理框架可以利用这个索引来减少需要安排和处理的任务,也可以通过在任务扫描中以更精细的单元(称为blocklet)进行skip扫描来代替对整个文件的扫描。 可选择的数据编码:通过支持
Yarn常用配置参数 Yarn日志介绍 配置Yarn本地化日志级别 检测Yarn内存使用情况 更改NodeManager的存储目录 配置Yarn大作业扫描 父主题: 使用Yarn
用户管理 检查用户密码是否将要过期并通知修改。“机机用户”用户修改密码需要重新下载keytab文件。 分析告警 导出指定周期内产生的告警并分析。 扫描磁盘 对磁盘健康状态进行检查,建议使用专门的磁盘检查工具。 统计存储 分批次排查集群节点磁盘数据是否均匀存储,筛选出明显数据增加或不足的硬盘,并确认硬盘是否正常。
mpala作为代理连接Kudu进行数据操作。 Impala与HBase间的关系 Impala表默认使用存储在HDFS上的数据文件,便于全表扫描的批量加载和查询。但是,HBase可以提供对OLTP样式组织的数据的便捷高效查询。 父主题: 组件介绍
Kafka”,查看当前Kafka状态,发现状态为良好,且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作:登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Kafka”,查看当前Kafka状态,发现状态为良好,且监控指标内容显示正确。 通过Kafka
ation,and Loading)操作。对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理,在许多场景下,可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量,这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现,每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区
Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层,提供一个客户端可嵌入的JDBC驱动,Phoenix查询引擎将SQL输入转换为一个或多个HBase scan,编译并执行扫描任务以产生一个标准的JDBC结果集。 约束与限制 已安装DBeaver 6.3.5版本,DBeaver软件下载链接为:https://dbeaver