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配置多并发客户端连接JDBCServer 操作场景 JDBCServer支持多用户多并发接入,但当并发任务数量较高的时候,默认的JDBCServer配置将无法支持,因此需要进行优化来支持该场景。 操作步骤 设置JDBCServer的公平调度策略。 Spark默认使用FIFO(First
HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan性能综合调优 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 HBase JVM参数优化说明 父主题: 使用HBase
table_name:数据库下对应的本地表名称,用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key:分片键(可选参数),分布式表会按照这个规则,将数据分发到各个本地表中。 Distributed表引擎使用示例: --先创建一个表名为test的ReplicatedMergeTree本地表 CREATE
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(
conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如:“/opt/female/user
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上
conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如:“/opt/user
用户可以根据业务需求,通过Kafka客户端或KafkaUI查看当前消费情况。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 前提条件 如果当前使用Kafka客户端,需要满足以下条件: MRS集群管理员已明确业务需求,并准备一个系统用户。 已安装Kafka客户端。 使用Kafka客户端查看当前消费情况
未安装Flume客户端 获取软件包。 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume”进入Flume服务界面,在右上角选择“更多 > 下载客户端”,选择“选择客户端类型”为“完整客户端”,下载Flume服务客户端文件。 客户
解决DataArts Studio API方式连接Spark SQL查询遇到特殊字符,比如换行时标准的解析会自动换行的问题。 解决Yarn监控图缺失问题。 解决使用Sqoop将MySQL数据导入到Hive中失败的问题。 解决Yarn配置本地化日志级别参数被设置为不支持修改的问题。 Hudi
库文件目录下的所有文件,均具有可读权限。同时保证已安装JDK并已设置java相关环境变量。 在Windows中调测程序 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 通过IntelliJ IDEA可直接运行Producer.java,如图1所示: 图1
读写数据文件。 接收来自于Impala-shell命令、Hue、JDBC或者ODBC等客户端的查询请求。 可以并行执行来自集群中其他节点的查询请求,将中间结果返回给调度节点。 可以调用节点将结果返回给客户端。 Impalad进程通过持续的和StateStore通信来确认自己所在的节点是否健康和是否可以接受新的任务请求。
降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下,通过调整如下参数值,降低客户端应用的失败率,保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm
将Oracle数据库中的数据导入HDFS时各连接器的区别 问题 使用Loader将Oracle数据库中的数据导入到HDFS中时,可选择的连接器有generic-jdbc-connector、oracle-connector、oracle-partition-connector三种,要怎么选?有什么区别?
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Spark Streaming任务提交问题 问题现象 连接Kafka报类找不到。 连接带Kerberos的Kafka,报认证错误。 SparkStreaming任务运行一段时间后开始报TOKEN过期问题。 原因分析 问题1:Spark提交任务默认不会加载kafka的相关包,所以需
如果设置业务以本地模式启动,则提交命令如下。 storm jar /opt/jartarget/storm-examples-1.0.jar org.apache.storm.flux.Flux --local /opt/my-topology.yaml 如果业务设置为本地模式,请确
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取? 如何提高集群Core节点的资源使用率? 如何配置knox内存? 如何调整manager-executor进程内存? 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源? spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理?
就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast,每次任务需要数据集合时,都会把数据序列化到任务里面,不但耗时,还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时,就可以把公共数据集Broadcast到每个节点,让每个节点在本地都保存一份。