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同分布(Colocation)功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是,将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上,在进行关联操作计算时,避免了到别的数据节点上获取数据的动作,大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式:JAVA
在HMaster上设置chore服务,用于识别和恢复长期处于transition的region。 登录FusionInsight Manager界面,选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”,下表是用于启用此功能的配置参数。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 hbase.region
在HMaster上设置chore服务,用于识别和恢复长期处于Transition的Region。 登录FusionInsight Manager界面,选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”,下表是用于启用此功能的配置参数。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 hbase.region
约束与限制中创建的与LDAP中同名的用户密码,即HiveServer健康检查所使用的用户对应的密码。 - 修改完成后,单击左上方“保存”,在弹出的对话框中单击“确定”保存配置。 单击“实例”,勾选配置状态为“配置过期”的实例,选择“更多 > 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二:访问HiveServer
存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中,有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略,或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间,自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件,以便充分利用存储的性能和容量。 MR引擎。用户执行Hive
System(简称NFS)服务器,用于存储NameNode元数据,以提高数据可靠性。 如果您已经部署NFS服务器,并已配置NFS服务,本操作提供集群侧的配置指导,为可选任务。 操作步骤 在NFS服务器上检查NFS的共享目录权限,确认服务器可以访问MRS集群的NameNode。 以root用户登录NameNode主节点。
System(简称NFS)服务器,用于存储NameNode元数据,以提高数据可靠性。 如果您已经部署NFS服务器,并已配置NFS服务,本操作提供集群侧的配置指导,为可选任务。 操作步骤 在NFS服务器上检查NFS的共享目录权限,确认服务器可以访问MRS集群的NameNode。 以root用户登录NameNode主节点。
低对服务器和应用的威胁。 出于安全考虑,更改“maxHttpHeaderSize”的取值,给服务器管理员更大的可控性,以控制客户端不正常的请求行为。 安装Tomcat后,修改Tomcat版本描述文件。 为了避免暴露Tomcat自身的信息,更改Connector的Server属性值,使攻击者不易获知服务器的相关信息。
Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型: Workflow
低对服务器和应用的威胁。 出于安全考虑,更改“maxHttpHeaderSize”的取值,给服务器管理员更大的可控性,以控制客户端不正常的请求行为。 安装Tomcat后,修改Tomcat版本描述文件。 为了避免暴露Tomcat自身的信息,更改Connector的Server属性值,使攻击者不易获知服务器的相关信息。
为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建一个全局的ResourceM
来源 产生告警的集群或系统名称。 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。 表名 产生告警的表名。 对系统的影响 当本地复制表在副本之间业务数据不一致时,会影响ClickHouse复制表数据的可靠性,造成数据差异,影响分布式表的查询结果。
服务韧性 跨AZ容灾部署能力 MRS服务管理面提供双集群跨AZ容灾能力,即在另一个可用区(跨AZ)部署一个同构的MRS灾备集群。 如果生产集群所处的地理位置发生自然灾害,或者集群内部出现了故障从而导致生产集群无法正常对外提供读写服务,那么灾备集群可以切换为生产集群,从而保障业务连续性。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
图3描述了一个由Spout、Bolt组成的DAG,即Topology。图中每个矩形框代表Spout或者Bolt,矩形框内的节点表示各个并发的Task,Task之间的“边”代表数据流——Stream。 图3 Topology示意图 可靠性 Storm提供三种级别的数据可靠性: 至多一次:处理的数据可能会丢失
Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流引擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型: Workflow
Server等,全部采用主备或负荷分担配置,有效避免了单点故障场景对系统可靠性的影响。 完备的可靠性机制 通过可靠性分析方法,梳理软件、硬件异常场景下的处理措施,提升系统的可靠性。 保障意外掉电时的数据可靠性,不论是单节点意外掉电,还是整个集群意外断电,恢复供电后系统能够正常恢复业务,除非硬盘介质损坏,否则关键数据不会丢失。
配置具备表select权限的用户可查看表结构 操作场景 使用Hive建表时,其他用户被授予select权限后,支持通过show create table查看表结构。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。
默认情况下,用户的密码有效期是90天,所以获取的keytab文件的有效期是90天。如果需要延长该用户keytab的有效期,请修改用户的密码策略并重新获取keytab。 Kerberos服务的renewable、forwardable开关和票据刷新周期的设置在Kerberos服务的配置页面
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分: