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例如，集群中有40个以上的节点，根据各节点的硬件和网络配置，分别用Normal、HighCPU、HighMEM、HighIO为四类节点创建标签，添加到四个资源池中，资源池中的各节点性能如表3所示。 表3 不同资源池中的各节点性能 标签名 节点数 硬件和网络配置 添加到 关联 Normal 10
图2 迁移流程图 表1 迁移流程说明 阶段 流程说明 步骤1：源集群和目标集群网络打通 将源ClickHouse集群和目标ClickHouse集群的网络需要打通，保证两个集群ClickHouse实例节点网络可以互通。 步骤2：在目标集群配置文件中增加源集群的ZooKeeper信息
因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 客户端安装前提条件 待安装客户端节点为集群外节点时，该节点必须能够与MRS集群内节点网络互通，否则安装会失败。 待安装客户端节点必须启用NTP服务，并保持与MRS集群服务端的时间一致，否则安装会失败。 在节点上安装客户端可以使
ntConfig.tar 检查客户端网络连接。 确保客户端所在主机能与解压目录下“hosts”文件（例如“/tmp/FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig/hosts”）中所列出的各主机在网络上互通。 当客户端所在主机不是集群中
HDFS服务的“管理NameService”页面获取，例如“hacluster”。 “IP 模式”：目标IP的IP地址模式。系统会根据集群网络类型自动选择对应的IP模式，如IPv4或者IPv6。 “目的端主NameNode IP地址”：填写备集群主NameNode业务平面IP地址。
读文件时，Client会向NameNode请求所读Block所在的DataNode列表。NameNode会返回根据网络拓扑距离进行排序的DataNode列表。开启读取的HDFS Load Balance功能时，NameNode会在原先网络拓扑距离排序的基础上，根据每个节点的平均I/O负载情况进行顺序调整，把高I/O负载的节点顺序调整至后面。
读取权限。因为它将更新HBase系统ZooKeeper节点和HDFS文件。 主集群HBase故障后，主集群的ZooKeeper，文件系统和网络依然可用。 场景介绍 Replication机制可以使用WAL将一个集群的状态与另一个集群的状态保持同步。启用HBase备份后，若主集群出
ZhangSan LiSi WangwWU Tom Jemmmy LinDa 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt”目录。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 问题 通过spark-submit脚本提交KafkaWordCount（org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount）任务时，日志中报Kafka相关的类
jar”。 步骤3：上传jar包及源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/lib”目录下。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
存在数据倾斜 Rows/s Task每秒钟读取的数据条数，通过分析相同Stage阶段不同Task每秒钟读取数据条数可以快速判断节点是否存在网络带宽差异，定位是否节点网卡存在问题 Bytes Task读取的数据量 Bytes/s Task每秒钟读取的数据量 Elapsed Task执行时长
接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 问题 通过spark-submit脚本提交KafkaWordCount（org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount）任务时，日志中报Kafka相关的类
运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 问题 通过spark-submit脚本提交KafkaWordCount（org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount）任务时，日志中报Kafka相关的类
value>对。执行过程中都会涉及到RDD的partition重排，这个操作称为shuffle。 由于shuffle类算子存在节点之间的网络传输，因此对于数据量很大的RDD，应该尽量提取需要使用的信息，减小其单条数据的大小，然后再调用shuffle类算子。 常用的有如下几种： combineByKey()
mo.jar”。 上传jar包及源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/lib”目录下。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
jar”。 上传jar包及准备源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/sparkdemo”目录下。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
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 业务失败：主机文件句柄使用率超过阈值时，系统应用无法打开文件、网络等IO操作，程序异常，可能会导致作业运行失败。 可能原因 应用进程存在异常，如打开的文件或socket没有关闭。 文件句柄数不满足当前业务需求。
timeout akka通信超时时间，通过-yD添加。 240s 必填 taskmanager.memory.segment-size 内存管理和网络栈使用的内存缓冲块字节数大小，默认值: 32768 (32KB)，通过-yD添加。 64kb 选填 taskmanager.network
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