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Join数据倾斜问题。执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%，这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，NameN
DataNode以Block的形式，保存用户的文件和目录，同时在NameNode中生成一个文件对象，对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存，消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多，NameN
数设置的内存量。 65536 为达到最优性能，可配置为集群中节点最小物理内存的90%。 yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores ResourceManager中每个container请求的最大分配值，用虚拟CPU核数表示。高于该值的请求将不生效，且将覆写为该值。
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 附加信息 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 HDFS出现慢DataNode，会影响HDFS的数据读写性能。
弹性云服务器需要和MRS集群的Master节点在相同的VPC，且Master节点可以访问转储服务器的IP地址和指定端口。转储服务器的FTP服务正常。 Manager支持采集当前管理的集群内所有监控指标数据，采集周期有30秒、60秒和300秒三种。监控指标数据在FTP服务器保存时，
入用户名和密码登录弹性云服务器。 用户名、密码分别是root和创建集群时设置的密码。 本地使用Linux操作系统 如果本地主机为Linux操作系统，您可以参考1~4为弹性云服务器绑定弹性公网IP后，在计算机的命令行中运行如下命令登录弹性云服务器：ssh 弹性云服务器绑定的弹性公网IP
升级Master节点规格 MRS大数据集群采用Manager实现集群的管理，而管理集群的相关服务，如HDFS存储系统的NameNode，Yarn资源管理的ResourceManager，以及MRS的Manager管理服务都部署在集群的Master节点上。 随着新业务的上线，集群规
* 核规格单价 * 购买时长 MRS服务管理针对不同类型、不同Region集群的单核价格不相同，具体计费请以MRS价格计算器中的价格为准。 弹性云服务器 计费因子：vCPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费 节点个数 * 弹性云服务器单价 *
为了保证ClickHouse服务的稳定，需要提早规划好对于底层依赖服务的设计，主要是ZooKeeper，尤其是在使用replicated*系列表引擎的场景下。 ZooKeeper默认部署在MRS集群的Master节点，根据节点CPU和内存规格，调整ZooKeeper实例的最大可用内存。 登录MRS集群的FusionInsight
S这样的容错文件系统中。但对于像Kafka和Flume等其他数据源，有些接收到的数据还只缓存在内存中，尚未被处理，就有可能会丢失。这是由于Spark应用的分布操作方式引起的。当Driver进程失败时，所有在Cluster Manager中运行的Executor，连同在内存中的所有
tor和oracle-connector具有以下优点： 负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。
度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层
tor和oracle-connector具有以下优点： 负载均匀，数据分片的个数和范围与源表的数据无关，而是由源表的存储结构（数据块）确定，颗粒度可以达到“每个数据块一个分区”。 性能稳定，完全消除“数据偏斜”和“绑定变量窥探”导致的“索引失效”。 查询速度快，数据分片的查询速度比用索引快。
前完成集群的扩缩容，可以使用MRS的资源计划（按时间段设置Task节点数量范围）特性。 配置弹性伸缩规则 Master规格升级 随着用户业务的增长，Core节点的扩容，CPU使用率变高，而Master节点规格已经不满足用户需求时，则需要升级Master节点规格。 升级Master节点规格
xecutor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。
MRS服务管理费用、IaaS基础设施资源费用（弹性云服务器，云硬盘）。 计费项 变更计费模式 - 支持变更为包年/包月计费模式。 按需转包年/包月 变更规格 支持变更规格，变更规格会影响集群计费。MRS支持以下变更： 节点规格 节点数量 支持变更规格，变更规格会影响集群计费。MRS支持以下变更： 节点规格 节点数量
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie.memory.merge.fraction”选项，如： option("hoodie
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