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扩容MRS集群节点数据盘 随着业务增长,当集群节点的数据盘存储空间不足时,可以进行数据盘扩容操作。 本文为您介绍通过MRS控制台对数据盘进行扩容的相关操作。 当集群版本为MRS 3.1.0(须安装3.1.0.0.11及以上补丁)、MRS 3.1.5(须安装3.1.5.0.3及以上补丁)、MRS
查询特定标签的集群列表 功能介绍 使用标签过滤集群。 集群默认按照创建时间倒序,集群tag也按照创建时间倒序。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/clusters/resource_instances/action
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。
oop-hdfs/WebHDFS.html。 准备运行环境 安装客户端。在节点上安装客户端,如安装到“/opt/client”目录,可安装方法可参考《MapReduce服务用户指南》的“客户端管理”章节。 确认服务端HDFS组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1
快速开发Spark应用 Spark是分布式批处理框架,提供分析挖掘与迭代式内存计算能力,支持多种语言的应用开发。 通常适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算(Iterative Computation):
ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎,数据是以分区目录的形式进行组织存储的,在进行的数据查询时,使用分区可以有效跳过无用的数据文件,减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序,并且根据inde
编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。
需要确保Curl命令所支持的SSL协议在集群中已添加支持。若不支持,可对应修改集群中SSL协议。例如,若Curl仅支持TLSv1协议,修改方法如下: 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”,在“搜索”框里搜索“hadoop
需要确保Curl命令所支持的SSL协议在集群中已添加支持。若不支持,可对应修改集群中SSL协议。例如,若Curl仅支持TLSv1协议,修改方法如下: 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”,在“搜索”框里搜索“hadoop