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设置合理数量的存储组 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件(夹)导致频繁切换IO降低系统速度(并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换),也不会因为过少的存储文件夹(降低了并发度从而)导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据规模和使用场景,平衡存储文件的存储组设置,以达到更好的系统性能。
加速TTL操作 ClickHouse触发TTL的时候,对CPU和内存会存在较大消耗和占用。 登录FusionInsight Manager界面,选择“集群 > ClickHouse > 配置 > 全部配置 > ClickHouseServer > 自定义 > clickhouse
JDBCServer进程非堆内存使用率过高,会影响JDBCServer进程运行的性能,甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程非堆内存使用率过大,或配置的非堆内存不合理,导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面,选择“告警管理”。
Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住 用户问题 Spark提交作业内存不足或提交作业时未添加Jar包导致任务长时间处于pending状态或者运行中内存溢出。 问题现象 使用Spark提交作业后,长期卡住不动。反复运行作业后报错,内容如下: Exception
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,NameNode文件对象总量增加,需要消耗更多的内存,使集群现有硬件可能会难以满足业务需求,且导致集群难以扩展。 规划存储大量文
个SFTP服务器操作数据,单击“添加”可增加多行SFTP服务器的配置信息。 表1 连接参数 参数名 说明 示例 名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22
JDBCServer2x进程非堆内存使用率过高,会影响JDBCServer2x进程运行的性能,甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用,Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程非堆内存使用率过大,或配置的非堆内存不合理,导致使用率超过阈值。
ALM-14039 集群内存在慢DataNode 告警解释 系统每60秒周期性检测HDFS DataNode实例每秒出现的慢操作次数,并把次数与阈值相比较。当HDFS DataNode实例持续3分钟出现每秒的慢操作次数超出阈值,产生该告警。 当HDFS DataNode实例每秒出
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 导致Oozie调度任务响应变慢直至服务不可用。 可能原因 该节点Oozie实例堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 > 告警 >
退订MRS集群后在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理? 问: 退订MRS集群后,在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理? 答: 在使用的MRS集群中查询该弹性云服务器的ID确认没有使用。 在ECS控制台上找到需要退订的服务器单击“MRS使用中”将机器进行解锁。 再次单击“退订”。
8GB 单个Worker节点使用的内存大小 * 0.8。 Worker JVM进程最大可用内存。 worker.jvm.config query.max-memory-per-node 5GB Worker JVM * 0.7。 Query单节点最大可用内存。 worker.config
ResourceManager堆内存使用率过高,会影响Yarn任务提交和运行的性能,甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例堆内存使用量过大,或分配的堆内存不合理,导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面,选择“告警管理”。
DataNode写失败的日志 短时间内写入大量文件导致这种情况,因此DataNode内存不足。 图3 写入大量文件导致DataNode内存不足 解决办法 检查DataNode内存配置,以及机器剩余内存是否充足。 增加DataNode内存,并重启DataNode。 父主题: 使用HDFS
JobHistoryServer堆内存使用率过高,会影响Mapreduce 服务日志归档的性能,甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer实例堆内存使用量过大,或分配的堆内存不合理,导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。
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。 表2 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 WORKER_GC_OPTS -Xms1G
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
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。 可用内存 除了分配给操作系统、
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。 可用内存 除了分配给操作系统、
指定监控指标数据对接后存放监控文件的FTP服务器。 是 FTP端口 指定连接FTP服务器的端口。 是 FTP用户名 指定登录FTP服务器的用户名。 是 FTP密码 指定登录FTP服务器的密码。 是 保存路径 指定监控文件在FTP服务器保存的路径。 是 转储时间间隔(秒) 指定监控文件在FTP服务器保存的周期,
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 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