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、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不
Restart时,升主后的ResourceManager就可以通过加载之前的主ResourceManager的状态信息,并通过接收所有NodeManager上container的状态信息,重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息,就可以避免工作内容的丢失。 当启用NodeManager
设置各个节点上的Supervisor角色实例(包含其启动并管理的Worker进程)所使用的物理CPU百分比。根据Supervisor所在节点业务量需求,适当调整参数值,优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时,存在worker内存大于2GB的情况,推荐使用G1垃圾回收算法。
配置AM自动调整分配内存 配置场景 启动该配置的过程中,ApplicationMaster在创建container时,分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整,资源利用更加灵活,提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口: 在Manager系统中,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括
配置HDFS细粒度锁 操作场景 历史版本的HDFS使用了全局锁,读-写互斥,写-写互斥,即全局一把锁。但是实际上并非所有的读-写,写-写操作都会产生资源竞争。因此在该版本汇总引入了细粒度锁特性(FGL)。FGL对全局锁按照目录以及操作类型进行拆分,只有会产生资源竞争的操作才会使用同一个锁。因此极大地提升了写性能。
mpt。 对于不同类型的应用,希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务,但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YARN服务而言,用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。 YARN支持在新的ApplicationA
Hive动态脱敏功能开启后,配置脱敏列的数据可以参与计算,计算结果输出时不可见,在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递,更大的发挥数据的价值同时保障数据的隐私性。 使用约束 不支持Hudi表的脱敏。 不支持涉及直接读写HDFS的操作的脱敏。 不支持复杂数据类型array、map、struct的脱敏。 自定
Oozie任务运行需要依赖Share Lib中的原生Jar包,Share Lib由Oozie内核启动时自动上传到HDFS的“/user/oozie”目录下,当HDFS上的Share Lib损坏、缺失或Jar包冲突可能导致Oozie任务运行失败。 当用户提交的Oozie作业运行失败时,可以通过该工具对Share
系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字,系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 图1 选择数据库 单击指定的表名,可以显示表中所有的列。 光标移动到表所在的行,单击 可以查看列的详细信息。 在SparkSql语句编辑区输入查询语句。 单击后的三角并选择“解释”,编辑器将分析输入的查询语
mpt。 对于不同类型的应用,希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务,但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YARN服务而言,用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。 YARN支持在新的ApplicationA
“文件浏览器”的“主页”默认进入当前登录用户的主目录。界面将显示目录中的子目录或文件的以下信息: 表1 HDFS文件属性介绍 属性名 描述 名称 表示目录或文件的名称。 大小 表示文件的大小。 用户 表示目录或文件的属主。 组 表示目录或文件的属组。 权限 表示目录或文件的权限设置。
克隆MRS集群使用限制 已删除的集群仅支持删除3个月内的集群进行克隆。 克隆包周期集群时默认不自动续费。 磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。 克隆时仅可以修改为更高集群版本,无法克隆创建历史版本集群。 在组件服务配置修改的参数和创建集群时选择的自定义软件配置的参数不会克隆到新集群。
Restart时,升主后的ResourceManager就可以通过加载之前的主ResourceManager的状态信息,并通过接收所有NodeManager上container的状态信息,重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息,就可以避免工作内容的丢失。 当启用NodeManager
memory.policy”。 配置说明: 配置项的默认值为空,此时不会启动自动调整的策略,ApplicationMaster的内存仍受“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置项的影响。 配置参数的值由5个数值组成,中间使用“:”与“,”分隔,格式
在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划,此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图,与其他大表join时,即便视图的结果集很小,也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive
在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划,此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图,与其他大表join时,即便视图的结果集很小,也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive
参数解释: 作业最终结果。 约束限制: 不涉及 取值范围: FAILED:执行失败的作业 KILLED:执行中被手动终止的作业。 UNDEFINED:正在执行的作业。 SUCCEEDED:执行成功的作业。 默认取值: 不涉及 job_state String 参数解释: 作业执行状态。
败后,支持回滚到事务执行之前的状态。 本章节主要介绍如何开启ClickHouse事务。 使用本地表场景进行数据写入性能更优,故推荐本地表的数据增、删、改、查场景的多副本分布式事务支持。 对于使用分布式表进行数据写入场景的分布式事务,需要结合分布式表事务insert_distrib