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MRS集群节点如何进行操作系统漏洞升级 用户问题 EulerOS系统底层存在漏洞时,MRS集群如何进行操作系统漏洞升级? 问题现象 在使用安全软件测试集群时,发现有EulerOS系统底层存在漏洞。 原因分析 MRS集群内服务部署在EulerOS系统中,因此需要进行漏洞升级。 处理步骤
Impala Impala Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务(OBS)中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序
不添加表1中配置项时,使用方式与原有方式一致,程序可正常执行,只是在不同模式下需切换配置。 配置参数 参数入口: 在Manager系统中,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”,在搜索框中输入参数名称。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.yarn
spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令,并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统,上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。
table.getSchema(); // Scan with a predicate on the 'key' column, returning the 'value' and "added" columns. List<String> projectColumns = new
se问题定位的效率。 针对不同的系统表日志可以分为实时转储和一键转储,如下表所示: 系统表转储日志 系统表 实时转储系统表日志 system.asynchronous_metrics system.clusters system.distribution_queue system
Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,执行应用时显示如下异常。
配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务,且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时,不同组件(例如Spark、Yarn)或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的,因此用户需要提前做好规划,防
配置HDFS单目录文件数量 操作场景 通常一个集群上部署了多个服务,且大部分服务的存储都依赖于HDFS文件系统。当集群运行时,不同组件(例如Spark、Yarn)或客户端可能会向同一个HDFS目录不断写入文件。但HDFS系统支持的单目录文件数目是有上限的,因此用户需要提前做好规划,防
于一些对数据丢失不敏感的业务,可以在业务中不考虑数据丢失处理从而提高系统性能;而对于一些严格要求数据可靠性的业务,则需要使用精确一次的可靠性方案,以确保数据被处理且仅被处理一次。 容错 Storm是一个容错系统,提供较高可用性。表2从Storm的不同部件失效的情况角度解释其容错能力:
concurrent.Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record) 不带回调函数的发送接口,通常使用Future的get()函数阻塞发送,实现同步发送。 java.util.concurrent.Future<RecordMetadata>
DirectoryWithQuotaFeature.verifyStoragespaceQuota(DirectoryWithQuotaFeature.java:211) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.DirectoryWithQuotaFeature.ve
DirectoryWithQuotaFeature.verifyStoragespaceQuota(DirectoryWithQuotaFeature.java:211) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.DirectoryWithQuotaFeature.ve
NTP服务必须使用同一个时间源。 当主集群HBase服务关闭时,Zookeeper和HDFS服务应该启动并运行。 该工具应该由启动HBase进程的系统用户运行。 如果处于安全模式,请确保备集群的HBase系统用户具有主集群HDFS的读取权限。因为备集群将更新HBase系统Zookeeper节点和HDFS文件。
demoConf = null; /** * <初始化一个HTable类> * <功能详细描述> * @param tableName * @return * @throws IOException * @see [类、类#方法、类#成员] */ private Table initNewTable(String
业。这种调度机制把调度的周期同心跳结合在一起,当集群规模增大时,会遇到系统扩展性以及调度性能瓶颈。另外,因为采用了资源反向匹配作业的调度机制,开源调度器在调度精度上也有局限性,例如数据亲和性偏于随机,另外系统也无法支持基于负载的调度策略等。主要原因是调度器在选择作业时,缺乏全局的资源视图,很难做到好的选择。
public UserRecord map(String value) throws Exception { return getRecord(value); } }).assignTimestampsAndWatermarks(
jobserver运行日志 job-gateway.log 服务运行时的日志 prestart.log 服务预启动日志 availability-check.log 服务可用性检查日志 verbose-gc-sp.txt 服务gc日志 gc.log 服务gc日志 jobserver审计日志 access_log
RegionServer负责提供表数据读写等服务,是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起,实现数据的存储功能。 ZooKeeper集群 ZooKeeper为HBase集群中各进程提供分布式协作服务。各RegionServer将
setStayTime(Integer.parseInt(parts[2].trim())); return femaleInfo; } }); // 注册表。