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对象存储服务”,登录OBS管理控制台。 单击“并行文件系统”,创建一个并行文件系统,并上传测试数据文件。 例如创建的文件系统名称为“mrs-demo-data”,单击系统名称,在“文件”页面中,新建一个文件夹“flink”,上传测试数据至该目录中。 则本示例的测试数据完整路径为“obs://mrs-demo-data
在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态的RegionServer什么时候会被清除掉? 回答 当一个在线的RegionServer突然运行停止,会在HMaster Web UI中显示处于“Dead Region Servers”状态。当停止运
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ar包打包好之后在IntelliJ IDEA中运行main方法提交 * 3、本地提交 ,在本地执行应用程序,一般用来测试 * 命令行方式和远程方式安全和普通模式都支持 * 本地提交仅支持普通模式
ALM-14012 HDFS Journalnode数据不同步(2.x及以前版本) 告警解释 在主NameNode节点上,系统每5分钟检测一次集群中所有JournalNode节点的数据同步性。如果有JournalNode节点的数据不同步,系统产生该告警。 当Journalnode数据同步5分钟后,告警恢复。
ALM-14012 Journalnode数据不同步 告警解释 在主NameNode节点上,系统每5分钟检测一次集群中所有JournalNode节点的数据同步性。如果有JournalNode节点的数据不同步,系统产生该告警。 当Journalnode数据同步5分钟后,告警恢复。 告警属性
创建高查询性能的CarbonData表 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议,帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS
创建CarbonData Table的建议 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议,帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置场景 DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS
SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据,包括SQL语句和Script脚本两种形式,如果SQL语句中涉及敏感信息,也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
ar包打包好之后在IntelliJ IDEA中运行main方法提交 * 3、本地提交 ,在本地执行应用程序,一般用来测试 * 命令行方式和远程方式安全和普通模式都支持 * 本地提交仅支持普通模式
HBase启动后,HMaster原生页面显示RegionServer个数多于实际RegionServer个数。 查看HMaster原生页面,显示有4个RegionServer在线,如下图示: 原因分析 如下图可以看出,第三行hostname为controller-192-168-1-3节点和第四行hostname为
通过数据治理中心DataArts Studio,用户可以先在线开发调试MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽式地开发MRS作业,完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成;通过强大的作业调度与灵活的监控告警,轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: Map
ALM-38017 分区均衡时间超过阈值 告警解释 系统每10分钟(可以通过修改Kafka配置项“auto.reassign.check.interval.ms”调整)周期性检测,扩容新的Broker后触发的分区均衡时间超过阈值(默认为1440分钟,可以通过修改Kafka配置项“reassignment
作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
Spark是一个开源的并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发,统一的大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将运行作业所需的程序包和数据文件上传至OBS系统或HDFS中。
length exceeds 2147483647: 2717729270 - discarded 例如,SparkSQL运行TPCDS 500G的测试时,使用默认配置出现错误。所以当数据量较大时需要适当的调整该参数。 配置参数 参数入口: 在Manager系统中,选择“集群 > 服务 >
SparkSql作业用于查询和分析数据,包括SQL语句和Script脚本两种形式,如果SQL语句涉及敏感信息,也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 操作视频 本视频以在MRS集群的管理控制台上提交并查看SparkSql作业为例进行说明。
length exceeds 2147483647: 2717729270 - discarded 例如,SparkSQL运行TPCDS 500G的测试时,使用默认配置出现错误。所以当数据量较大时需要适当的调整该参数。 配置参数 参数入口: 在Manager系统中,选择“集群 > 待操作集群的名称