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request.size ”值和本次写入数据大小,若写入数据大小超过此配置项“max.request.size ”的缺省值,则抛出上述异常。 解决办法 在初始化Kafka生产者实例时,设置此配置项“max.request.size ”的值。 例如,参考本例,可以将此配置项设置为“5252880”:
MRS集群Task节点弹性伸缩概述 在大数据应用,尤其是实时分析处理数据的场景中,常常需要根据数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源。MRS的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群的Task节点进行弹性伸缩。如果数据量是按照周期进行有规律的变化,用户可以按照固定时间段来自动调
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: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架,MRS支持提交SparkSubmit、Spark
为特定的集群添加一个tag。 一个集群上最多有20个标签,此接口为幂等接口。添加标签时,如果创建的标签已经存在(key相同),则覆盖。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/tags 表1 路径参数
提交SQL语句 功能介绍 在MRS集群中提交并执行一条SQL语句。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
pala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。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:
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能,查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时,为每个executor程序实例配置的内存不足,可能会产生更多的Java GC(垃圾收集)。当GC发生时,会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:
批量删除作业 功能介绍 在MRS集群中批量删除作业。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选
集群操作默认标签 功能介绍 对已有集群启用或关闭集群默认标签。开启后,集群内节点会打上集群默认标签。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/tags/switch 表1 路径参数 参数 是否必选
删除弹性伸缩策略 功能介绍 删除弹性伸缩策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
查询MRS集群版本可用的规格 功能介绍 查询MRS集群版本可用的规格 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/metadata/version/{version_name}/available-flavor 表1 路径参数 参数 是否必选
修改集群名称 功能介绍 修改集群名称 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/cluster-name 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
配置HetuEngine对接MemArtsCC 操作场景 本章节介绍在存算分离场景下如何配置HetuEngine任务中集成MemArtsCC缓存,MemArtsCC会将热点数据存储在计算侧集群,可以起到降低OBS服务端带宽的作用,利用MemArtsCC的本地存储,访问热点数据不必
在运行完成后,导致很多CPU空闲,造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能,通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散,变成多个task处理一个桶的数据机制,提高CPU资源利用率,提高系统性能。 未产生倾斜的数据,将采用原有方式进行分桶并运行。
COM for krbtgt/HADOOP.COM@HADOOP.COM, Decrypt integrity check failed 解决办法 确认集群外连接Kafka的节点IP地址信息(如原因分析示例中的192.168.1.93)。 登录集群外的节点,断开其对Kafka的认证。
jmx地址配置错误。默认jmx地址为: cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rmi:///jndi/rmi://%s/jmxrmi 解决办法: MRS内Kafka jmx名称为kafka,需要设置为: cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rmi
在创建完安装了Ranger组件的MRS集群后,Hive/Impala的权限控制暂未集成在Ranger中,由于Hive与Impala配置方法一致,本章节主要介绍Hive组件如何集成在Ranger中。 登录Ranger WebUI界面。 在“Service Manager”中的HIVE处,单击添加Hive Service。
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:
查询SQL结果 功能介绍 在MRS集群中查询一条SQL的执行结果。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution/{sql_id} 表1 路径参数 参数 是否必选