华为云用户手册
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操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“row_stop”的范围,字段“f3:age”的值为“25”,rowkey的前两个字符为“mi”的行数。 hbase com.huawei.hadoop.hbase.tools.bulkload.RowCounter -Dcounter.rowkey.start="row_start" -Dcounter.rowkey.stop="row_stop" -Dcounter.qualifier="f3:age:25" -Dcounter.rowkey.value="substring(0,2) == 'mi'" table1 -Dcounter.rowkey.start="row_start":表示开始的rowkey为"row_start"。 -Dcounter.rowkey.stop="row_stop":表示结束的rowkey为"row_stop"。 -Dcounter.qualifier="f3:age:25":表示列族f3中列为age的列值为25。 -Dcounter.rowkey.value="substring(0,2) == 'mi'":表示rowkey的值中前两个为mi。 如果指定了“row_start”和“row_stop”,则统计的为大于等于“row_start”并且小于“row_stop”的数据。
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典型场景 通过Hue界面对Hive进行创建表的操作如下: 单击Hue的WebUI界面左上角的,选择要操作的Hive实例,进入Hive命令的执行页面。 在命令输入框内输入一条HQL语句,例如: create table hue_table(id int,name string,company string) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; 单击执行HQL。 图2 执行语句 在命令输入框内输入: show tables; 单击,查看“结果”中有创建的表hue_table。 图3 查看结果
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修改在Hue使用编辑器的会话配置 在编辑器页面,单击 。 在“文件”的右侧单击 ,然后单击 选择文件。 可以单击“文件”后的 新增加一个文件资源。 在“功能” ,输入用户自定义的名称和函数的类名称。 可以单击“功能”后的 新增加一个自定义函数。 在“设置” ,在“设置”的“键”输入Hive的参数名,在“值”输入对应的参数值,则当前Hive会话会以用户定义的配置连接Hive。 可以单击 新增加一个参数。
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访问编辑器 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击,然后选择“Hive”,进入“Hive”。 “Hive”支持以下功能: 执行Hive HQL语句 在左侧选中目标数据库,也可通过单击右上角的,输入目标数据库的名称以搜索目标数据库。 在文本编辑框输入Hive HQL语句,单击或者按“Ctrl+Enter”,运行HQL语句,执行结果将在“结果”页签显示。 分析HQL语句 在左侧选中目标数据库,在文本编辑框输入Hive HQL语句,单击编译HQL语句并显示语句是否正确,执行结果将在文本编辑框下方显示。 保存HQL语句 在文本编辑框输入Hive HQL语句,单击右上角的,并输入名称和描述。已保存的语句可以在“保存的查询”页签查看。 查看历史 单击“查询历史记录”,可查看HQL运行情况,支持显示所有语句或只显示保存的语句的运行情况。历史记录存在多个结果时,可以在输入框使用关键字进行搜索。 高级查询配置 单击右上角的,对文件、函数、设置等信息进行配置。 查看快捷键 单击右上角的,可查看所有快捷键信息。
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元数据浏览器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏单击表,单击某一表名称,界面将显示Hive表的元数据信息。 管理Hive表的元数据 在Hive表的元数据信息界面: 单击右上角的“导入”可导入数据。 单击“概述”,在“属性”域可查看表文件的位置信息。 可查看Hive表各列字段的信息,并手动添加描述信息,注意此处添加的描述信息并不是Hive表中的字段注释信息(comment)。 单击“样本”可浏览数据。 管理Hive元数据表 单击左侧列表中的可在数据库中根据上传的文件创建一个新表,也可手动创建一个新表。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析,禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作,建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理,例如使用HDFS客户端对HDFS文件进行操作,使用Hive客户端对Hive表进行操作。
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执行HiveQL语句 在“Database”右侧下拉列表选择一个Hive中的数据库,默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有表。可以输入表名关键字,系统会自动搜索包含此关键字的全部表。 单击指定的表名,可以显示表中所有的列。 光标移动到表或列所在的行,单击 可以查看详细信息。 在HiveQL语句编辑区输入查询语句。 单击 开始执行HiveQL语句。 图1 执行语句 如果希望下次继续使用已输入的HiveQL语句,请单击保存。 高级查询配置: 单击右上角的,对文件、功能、设置等信息进行配置。 查看快捷键: 单击右上角的,可查看语法和键盘快捷方式信息。 删除已输入的HiveQL语句,请单击后的三角选择“清除”。 查看历史: 单击“查询历史记录”,可查看HiveQL运行情况,支持显示所有语句或只显示保存的语句的运行情况。历史记录存在多个结果时,可以在输入框使用关键字进行搜索。
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操作步骤 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点,客户端安装详细操作请参见安装客户端(3.x及之后版本)。 执行以下命令切换到客户端目录,客户端安装目录如:/opt/client。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证,执行以下命令认证当前用户,当前用户需要具有创建Hive表的权限,具体请参见创建角色配置拥有对应权限的角色,参考创建用户为用户绑定对应角色。如果当前集群未启用Kerberos认证,则无需执行此命令。 kinit MRS集群用户 例如,kinit hiveuser。 运行Hive客户端命令,实现A业务。 内部表操作 执行以下命令登录Hive客户端命令行: beeline 根据表1创建用户信息表user_info并添加相关数据,例如: create table user_info(id string,name string,gender string,age int,addr string); insert into table user_info(id,name,gender,age,addr) values("12005000201","A","男",19,"A城市"); 在用户信息表user_info中新增用户的学历、职称信息。 以增加编号为12005000201的用户的学历、职称信息为例,其他用户类似。 alter table user_info add columns(education string,technical string); 根据用户编号查询用户姓名和地址。 以查询编号为12005000201的用户姓名和地址为例,其他用户类似。 select name,addr from user_info where id='12005000201'; 删除用户信息表。 drop table user_info; 执行以下命令退出Hive客户端。 !q 外部分区表操作 可使用insert语句直接向外部表中插入数据,也可以使用load data命令导入HDFS中的文件数据到外部表中。如果需要使用load data命令导入文件数据,需执行以下操作: 根据表1数据创建文件。例如,文件名为“txt.log”,以空格拆分字段,以换行符作为行分隔符。 执行以下命令上传文件至HDFS中,例如“/tmp”目录下。 hdfs dfs -put txt.log /tmp 执行以下命令创建外部表数据存储路径: hdfs dfs -mkdir /hive/ hdfs dfs -mkdir /hive/user_info 执行以下命令登录Hive客户端命令行: beeline 执行以下命令创建表: create external table user_info(id string,name string,gender string,age int,addr string) partitioned by(year string) row format delimited fields terminated by ' ' lines terminated by '\n' stored as textfile location '/hive/user_info'; fields terminated:表示分隔的字符,如按空格分隔,' '。 lines terminated:表示分行的字符,如按换行分隔,'\n'。 /hive/user_info:存储表user_info数据的HDFS路径。 导入数据。 使用insert语句插入数据,以插入编号为12005000201的用户相关信息为例,其他用户类似。 insert into user_info partition(year="2018") values ("12005000201","A","男",19,"A城市"); 使用load data命令导入文件数据。 load data inpath '/tmp/txt.log' into table user_info partition (year='2011'); 其中,“/tmp/txt.log”为5.a上传至HDFS的数据文件。 执行以下命令查询导入数据。 select * from user_info; 执行以下命令删除用户信息表。 drop table user_info; 执行以下命令退出Hive客户端。 !q
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背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中的使用A业务的用户信息,使用Hive客户端实现A业务操作流程如下: 普通表的操作: 创建用户信息表user_info。 在用户信息中新增用户的学历、职称信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 A业务结束后,删除用户信息表。 表1 用户信息 编号 姓名 性别 年龄 地址 12005000201 A 男 19 A城市 12005000202 B 女 23 B城市 12005000203 C 男 26 C城市 12005000204 D 男 18 D城市 12005000205 E 女 21 E城市 12005000206 F 男 32 F城市 12005000207 G 女 29 G城市 12005000208 H 女 30 H城市 12005000209 I 男 26 I城市 12005000210 J 女 25 J城市
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问题 为什么在往HDFS写数据时报"java.net.SocketException: No buffer space available"异常? 这个问题发生在往HDFS写文件时。查看客户端和DataNode的错误日志。 客户端日志如下: 图1 客户端日志 DataNode日志如下: 2017-07-24 20:43:39,269 | ERROR | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86 at /192.168.164.155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | DataNode{data=FSDataset{dirpath='[/srv/BigData/hadoop/data1/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data2/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data3/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data4/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data5/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data6/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data7/dn/current]'}, localName='192-168-164-155:9866', datanodeUuid='a013e29c-4e72-400c-bc7b-bbbf0799604c', xmitsInProgress=0}:Exception transfering block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 to mirror 192.168.202.99:9866: java.net.SocketException: No buffer space available | DataXceiver.java:870 2017-07-24 20:43:39,269 | INFO | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86 at /192.168.164.155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | opWriteBlock BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 received exception java.net.SocketException: No buffer space available | DataXceiver.java:933 2017-07-24 20:43:39,270 | ERROR | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86 at /192.168.164.155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | 192-168-164-155:9866:DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation src: /192.168.164.155:40214 dst: /192.168.164.155:9866 | DataXceiver.java:304 java.net.SocketException: No buffer space available at sun.nio.ch.Net.connect0(Native Method) at sun.nio.ch.Net.connect(Net.java:454) at sun.nio.ch.Net.connect(Net.java:446) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.connect(SocketChannelImpl.java:648) at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:192) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:531) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:495) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataXceiver.writeBlock(DataXceiver.java:800) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.Receiver.opWriteBlock(Receiver.java:138) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.Receiver.processOp(Receiver.java:74) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataXceiver.run(DataXceiver.java:265) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
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操作场景 HetuEngine QAS实例可对用户的SQL执行历史记录提供自动感知、自动学习、自动诊断服务,提升在线SQL运维能力,自动加速在线SQL分析任务,开启SQL诊断能力后,系统可实现如下能力: 自动感知并向集群管理员展现不同时间周期范围内的租户级、用户级的SQL任务统计,帮助集群管理员快速预判业务运行状态和潜在风险。 自动诊断出大SQL、慢SQL及相关提交信息,面向集群管理员多维度可视化呈现,同时提供大SQL、慢SQL的诊断与优化建议。
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Oozie作业执行失败常用排查手段 根据任务在Yarn上的任务日志排查,首先把实际的运行任务,比如Hive SQL通过beeline运行一遍,确认Hive无问题。 出现“classnotfoundException”等报错,排查“/user/oozie/share/lib”路径下各组件有没有报错的类的Jar包,如果没有,添加Jar包并执行HDFS上更新了Oozie的share lib目录但没有生效。如果执行了更新“share lib”目录依然报找不到类,那么可以查看执行更新“share lib”的命令打印出来的路径“sharelibDirNew”是否是“ /user/oozie/share/lib”, 一定不能是其它目录。 出现NosuchMethodError,排查“/user/oozie/share/lib”路径下各组件的Jar包是不是有多个版本,注意业务本身上传的Jar包冲突,可通过Oozie在Yarn上的运行日志打印的加载的Jar包排查是否有Jar包冲突。 自研代码运行异常,可以先运行Oozie的自带样例,排除Oozie自身的异常。 寻求技术人员的支持,需要收集Yarn上Oozie任务运行日志、Oozie自身的日志及组件的运行的日志,例如使用Oozie运行Hive报异常,需收集Hive的日志。 父主题: Oozie常见问题
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查看Ranger审计信息内容 使用Ranger管理员用户rangeradmin登录Ranger管理页面,具体操作可参考登录Ranger WebUI界面。 单击“Audit”,查看相关审计信息,各页签内容说明请参考表1,条目较多时,单击搜索框可根据关键字字段进行筛选。 表1 Audit信息 页签 内容描述 Access 当前MRS不支持在线查看组件资源的审计日志信息,可登录组件安装节点,进入“/var/log/Bigdata/audit”目录下查看各组件的审计日志。 Admin Ranger上操作审计信息,例如安全访问策略的创建/更新/删除、组件权限策略的创建/删除、role的创建/更新/删除等。 Login Sessions 登录Ranger的用户会话审计信息。 Plugins Ranger内组件权限策略信息。 Plugin Status 各组件节点权限策略的同步审计信息。 User Sync Ranger与LDAP用户同步审计信息。
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前提条件 已创建包含Doris服务的集群,集群内各服务运行正常。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 创建具有Doris管理权限的用户。 集群已启用Kerberos认证(安全模式) 在FusionInsight Manager中创建一个人机用户,例如“dorisuser”,创建一个拥有“Doris管理员权限”的角色绑定给该用户。 使用新建的用户dorisuser重新登录FusionInsight Manager,修改该用户初始密码。 集群未启用Kerberos认证(普通模式) 使用admin用户连接Doris后,创建具有管理员权限的角色并绑定给用户。 已安装MySQL客户端,相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。 Doris中已安装并启动DBroker实例。 已安装Hive客户端。 如果Doris通过Broker Load跨集群导入数据,需要配置跨集群互信,相关操作可参考配置跨Manager集群互信。
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操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组,不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限,可直接创建表、查询数据、删除数据、插入数据、更新数据以及授权他人访问表与对应HDFS目录与文件。默认创建的数据库或表保存在HDFS目录“/user/hive/warehouse”。 安全模式支持创建Hive角色,普通模式不支持创建Hive角色。 如果当前组件使用了Ranger进行权限控制,须基于Ranger配置相关策略进行权限管理,具体操作可参考添加Hive的Ranger访问权限策略。
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使用Yarn客户端 安装客户端,具体请参考安装MRS客户端。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式,执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。 kinit 组件业务用户 直接执行Yarn命令。例如: yarn application -list
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转换流程 Loader读取源端数据,通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段,再通过转换算子,对这些字段做清洗或转换,最后通过输出算子将处理后的字段,输出到目标端。 每个作业,如果进行数据转换操作,有且只能有一个输入算子,有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据,将成为脏数据跳过。 从关系型数据库导入数据到HDFS/OBS,可以不用配置数据转换,数据将按“,”分隔保存到HDFS/OBS。 从HDFS/OBS导出数据到关系型数据库,可以不用配置数据转换,数据将按“,”分隔保存到关系型数据库。
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算子简介 Loader算子包括以下类型: 输入算子 数据转换的第一步,负责将数据转换成字段,每次转换有且只能有一种输入算子,涉及HBase或Hive导入导出时,必须填写。 转换算子 数据转换的中间转换步骤,属于可选类型,各个转换算子可任意搭配使用。转换算子是针对字段而言,必须先使用输入算子,将数据转换成字段。 输出算子 数据转换的最后一步,每次转换有且只能有一种输出算子,用于输出处理后的字段。涉及HBase或Hive导入导出时,必须填写。 表1 算子分类一览表 类型 描述 输入 CSV文件输入:将文件的每一行按指定分隔符转换成多个输入字段。 固定宽度文件输入:将文件的每一行,按可配置长度的字符或字节,转换成多个输入字段。 表输入:将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 HBase输入:将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 HTML输入:将HTML文件中的元素转换成输入字段。 Hive输入:将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 转换 长整型时间转换:实现长整型数值与日期类型的互换。 空值转换:将空值替换成指定值。 增加常量字段:生成常量字段。 随机值转换:生成随机数字段。 拼接转换:拼接已有字段,生成新字段。 分隔转换:将已有字段,按指定分隔符,分隔出新字段。 取模转换:对已有字段取模,生成新字段。 剪切字符串:通过指定起始位置,截取已有字符串类型的字段,生成新字段。 EL操作转换:指定算法,对字段值进行运算,目前支持的算法有:md5sum、sha1sum、sha256sum和sha512sum等。 字符串大小写转换:对已有的字符串类型字段,切换大小写,生成新字段。 字符串逆序转换:对已有的字符串类型字段,做逆序变换,生成新字段。 字符串空格清除转换:对已有的字符串类型字段,清除左右空格,生成新字段。 过滤行转换:配置逻辑条件过滤掉含触发条件的行。 更新域:当满足某些条件时,更新字段的值。 输出 Hive输出:将已生成的字段输出到Hive表。 表输出:将已生成的字段输出到关系型数据库表。 文件输出:将已生成的字段通过分隔符连接并输出到文件。 HBase输出:将已生成的字段输出到HBase表。
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日志级别 Flume提供了如表2所示的日志级别。 运行日志的级别优先级从高到低分别是FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG,程序会打印高于或等于所设置级别的日志,设置的日志等级越高,打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 日志类型 级别 描述 运行日志 FATAL FATAL表示系统运行的致命错误信息。 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别,请执行如下操作: 请参考修改集群服务配置参数,进入Flume的“全部配置”页面。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置,在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 配置完成后即生效,不需要重启服务。
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参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通HBase表)和phoenix表。 enum 是 normal NULL值处理方式 配置NULL值处理方式。选中单选框时是将转换为空字符串并保存。不选中单选框时是不保存数据。 boolean 否 不选中单选框 HBase输出字段 配置HBase输出信息: 字段名:配置输出字段的字段名。 表名:配置HBase表名。 列族名:配置HBase列族名,如果HBase/Phoenix建表时未配置列族名,默认列族名为 '0'。 列名:配置HBase列名。 类型:配置字段类型,字段类型为“DATE”或“TIME”或“TIMESTAMP”时,需指定特定时间格式,其他类型指定无效。时间格式如:“yyyyMMdd HH:mm:ss”。 长度:配置字段长度,字段值实际长度太长则按配置的长度截取,“类型”为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐,“类型”为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 主键:配置是否为主键列。普通HBase表主键只能指定一个;phoenix表主键可以指定多个,配置多个列为主键时,会按照配置列的先后顺序对其进行拼接。必需配置一个主键列。 map 是 无
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操作步骤 以omm用户登录集群主OMS节点,修改配置文件“${CONTROLLER_HOME}/etc/om/controller.properties”中参数“controller.backup.conf.script.execute.timeout”值为“10000000”(根据当前集群中的DBService数据量调大超时时间)。 以omm用户登录集群备OMS节点,重复执行1。 以omm用户登录主OMS节点,执行以下命令查询BackupRecoveryPluginProcess进程id,并结束此进程。 jps|grep -i BackupRecoveryPluginProcess kill -9 查询到的PID 登录到Manager页面重新执行DBService备份任务。 执行以下命令查看BackupRecoveryPluginProcess进程是否已开启。 jps|grep -i BackupRecoveryPluginProcess
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操作步骤 读数据服务端调优 参数入口: 进入HBase服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 表1 影响实时读数据配置项 配置参数 描述 默认值 GC_OPTS HBase利用内存完成读写操作。提高HBase内存可以有效提高HBase性能。 GC_OPTS主要需要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候,建议将Xms和Xmx设置成相同的值,这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。调整NewSize大小的时候,建议把其设置为HeapSize大小的1/8。 HMaster:当HBase集群规模越大、Region数量越多时,可以适当调大HMaster的GC_OPTS参数。 RegionServer:RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下,HeapSize可以相对设置大一些。 说明: 主HMaster的HeapSize为4G的时候,HBase集群可以支持100000 region数的规模。根据经验值,集群每增加35000个region,HeapSize增加2G,主HMaster的HeapSize不建议超过32GB。 HMaster -server -Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M -XX:MetaspaceSize=128M -XX:MaxMetaspaceSize=512M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+PrintGCDetails -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=1M Region Server -server -Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=1024M -XX:MaxNewSize=1024M -XX:MetaspaceSize=128M -XX:MaxMetaspaceSize=512M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+PrintGCDetails -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=1M hbase.regionserver.handler.count 表示RegionServer在同一时刻能够并发处理多少请求。如果设置过高会导致激烈线程竞争,如果设置过小,请求将会在RegionServer长时间等待,降低处理能力。根据资源情况,适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况,可以选择设置为100至300之间的值。 200 hfile.block.cache.size HBase缓存区大小,主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低,可以适当降低缓存区大小。 当offheap关闭时,默认值为0.25。当offheap开启时,默认值是0.1。 如果同时存在读和写的操作,这两种操作的性能会互相影响。如果写入导致的flush和Compaction操作频繁发生,会占用大量的磁盘IO操作,从而影响读取的性能。如果写入导致阻塞较多的Compaction操作,就会出现Region中存在多个HFile的情况,从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候,也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan数据时需要设置caching(一次从服务端读取的记录条数,默认是1),如果使用默认值读性能会降到极低。 当不需要读一条数据所有的列时,需要指定读取的列,以减少网络IO。 只读取RowKey时,可以为Scan添加一个只读取RowKey的filter(FirstKeyOnlyFilter或KeyOnlyFilter)。 读数据表设计调优 表2 影响实时读数据相关参数 配置参数 描述 默认值 COMPRESSION 配置数据的压缩算法,这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据,配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO,从而达到提高性能的目的。 说明: 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据,因为图片一般已经是压缩后的数据,所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY,因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。 NONE BLOCKSIZE 配置HFile中block块的大小,不同的block块大小,可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块,配合压缩算法,压缩的效率就越好;但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的,所以越大的block块,对于随机读的情况,性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能,一般扩大到128KB或者256KB,可以提升写数据的效率,也不会影响太大的随机读性能。单位:字节。 65536 DATA_BLOCK_ENCODING 配置HFile中block块的编码方法。当一行数据中存在多列时,一般可以配置为“FAST_DIFF”,可以有效的节省数据存储的空间,从而提供性能。 NONE
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前提条件 已安装客户端。例如安装目录为“/opt/hadoopclient”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。 “机机”用户需要下载keytab文件,“人机”用户第一次登录时需修改密码。 非root用户使用HBase客户端,请确保该HBase客户端目录的属主为该用户,否则请参考如下命令修改属主。 chown user:group -R 客户端安装目录/HBase
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使用HBase客户端 安装客户端,具体请参考安装客户端章节。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令切换到客户端目录。 cd /opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证,执行以下命令认证当前用户,当前用户需要具有创建HBase表的权限,具体请参见角色管理配置拥有对应权限的角色,参考创建用户章节,为用户绑定对应角色。如果当前集群未启用Kerberos认证,则无需执行此命令。 kinit 组件业务用户 例如,kinit hbaseuser。 直接执行HBase组件的客户端命令。 hbase shell
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基于索引查询 在具有索引的用户表中,可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时,查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下: 多个AND条件查询 当用于查询的列至少包含索引第一个列时,使用索引会提高查询性能。 例如,为C1、C2和C3创建组合索引。 该索引在以下情况下生效: Filter_Condition(IndexCol1)AND Filter_Condition(IndexCol2)AND Filter_Condition(IndexCol3) Filter_Condition(IndexCol1)AND Filter_Condition(IndexCol2) Filter_Condition(IndexCol1)AND Filter_Condition(IndexCol3) Filter_Condition(IndexCol1) 该索引在下列情况下不生效: Filter_Condition(IndexCol2)AND Filter_Condition(IndexCol3) Filter_Condition(IndexCol2) Filter_Condition(IndexCol3) 当在查询中使用“索引列和非索引列”进行过滤时,使用索引可提高查询性能。当非索引列命中覆盖列时,查询性能最优;如果有需经常查询的非索引列,建议定义为覆盖列。例如: Filter_Condition(IndexCol1)AND Filter_Condition(NonIndexCol1) Filter_Condition(IndexCol1)AND Filter_Condition(IndexCol2)AND Filter_Condition(NonIndexCol1) 当多个列用于查询时,只能为组合索引中的最后一列指定值范围,而其他列只能设置为指定值。 例如,为C1、C2和C3创建组合索引。在范围查询中,只能为C3设置数值范围,过滤条件为“C1 = XXX,C2 = XXX,C3 = 数值范围”。 多个OR条件查询 例如,为C1、C2和C3创建组合索引。 仅对索引列首个字段进行过滤时(支持范围过滤),使用索引可提高查询性能。 Filter_Condition(IndexCol1)OR Filter_Condition(IndexCol1)OR Filter_Condition(IndexCol1) 对非索引和非索引列进行过滤时,无法命中索引,查询性能不会提高。 Filter_Condition(IndexCol1)OR Filter_Condition(NonIndexCol1) 组合查询时,最外层包含OR条件时无法命中索引,查询性能不会提高。 Filter_Condition(IndexCol1)OR Filter_Condition(NonIndexCol1) (Filter_Condition(IndexCol1)AND Filter_Condition(IndexCol2))OR(Filter_Condition(NonIndexCol1)) 减少OR条件使用,尤其是OR条件+范围条件,命中索引的情况下也会造成大范围查询,速度较慢。
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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.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.reduce.shuffle.max-host-failures MR任务在reduce过程中读取远端shuffle数据允许失败的次数。当设置次数大于5时,可以降低客户端应用的失败率。 5 mapreduce.client.submit.file.replication MR任务在运行时依赖的相关job文件在HDFS上的备份。当备份数大于10时,可以降低客户端应用的失败率。 10
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配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 参数 说明 默认值 spark.executor.execute.shutdown.cleaner 配置为true后,支持executor退出时执行自定义代码。 false spark.executor.execute.shutdown.cleaner.max.timeout executor执行自定义代码的超时时间。 240s
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Flume客户端Cgroup使用指导 该操作指导用户加入、退出Cgroup,查询Cgroup状态以及更改Cgroup cpu阈值。 加入Cgroup 执行以下命令,加入Cgroup,假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”,Cgroup cpu阈值设置为50%: cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin ./flume-manage.sh cgroup join 50 该命令不仅可以加入Cgroup,同时也可以更改Cgroup cpu阈值。 Cgroup cpu阈值取值范围为1~100*N之间的整数,N表示机器cpu核数。 查询Cgroup状态 执行以下命令,查询Cgroup状态,假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”: cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin ./flume-manage.sh cgroup status 退出Cgroup 执行以下命令,退出Cgroup,假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”: cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin ./flume-manage.sh cgroup exit 客户端安装完成后,会自动创建默认Cgroup。如果安装客户端时未配置“-s”参数,则默认值为“-1”,表示agent进程不受cpu使用率限制。 加入、退出Cgroup时,agent进程不受影响。如果agent进程未启动,加入、退出Cgroup仍然可以成功执行,待下一次agent启动时生效。 客户端卸载完成后,安装时期创建的Cgroup会自动删除。
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回答 正常情况下,相同rowkey值的数据加载到HBase是有先后顺序的,HBase以最近的时间戳的数据为最新数据,一般的默认查询中,没有指定时间戳的,就会对相同rowkey值的数据仅返回最新数据。 使用bulkload加载数据,由于数据在内存中处理生成HFile,速度是很快的,很可能出现相同rowkey值的数据具有相同时间戳,从而造成查询结果混乱的情况。 建议在建表和数据加载时,设计好rowkey值,尽量避免在同一个数据文件中存在相同rowkey值的情况。
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操作步骤 停止Flume角色的客户端。 假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”,执行以下命令,停止Flume客户端: cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/bin ./flume-manage.sh stop 执行脚本后,显示如下信息,说明成功的停止了Flume客户端: Stop Flume PID=120689 successful.. Flume客户端停止后会自动重启,如果不需自动重启,请执行以下命令: ./flume-manage.sh stop force 需要启动时,可执行以下命令: ./flume-manage.sh start force 卸载Flume角色的客户端。 假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”,执行以下命令,卸载Flume客户端: cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-Flume组件版本号/inst ./uninstall.sh
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配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 mapreduce.cluster.acls.enabled 是否开启对Job History Server 权限控制的开关。 true mapreduce.cluster.administrators 用于指定MapReduce集群管理员列表,可以配置用户和用户组,用户或者用户组之间用逗号间隔,用户和用户组之间用空格间隔,举例:userA,userB groupA,groupB。当配置为*时表示所有用户或用户组。 mapred supergroup,System_administrator_186
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