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2019年11月
有没有看看是不是因为yarn其他错误引起的,我也出现这个错误了
Hbase
对象存储是解决低频访问的数据的存储的,不管是否有序的。如果你是还要用的挺多,那建议你用HBASE,设一个key,自动就有序了。
审计日志过大有可能那天hdfs繁忙 比如blance操作也会导致 可以试试指定hdfs审计日志的大小 达到某个值之后会拆分成多个
量数据批量写入hbase时,建议mr或者spark生成hfile后使用BulkLoad 方式导入hbase数据库
不会啊,hbase启动的时候有daemon进程的,如果只是rs挂了,daemon立马会把zk节点干掉,master马上可以开始恢复,如果机器直接挂了,是有可能需要3分钟master才能发现. 机器挂掉可以通过其它的途径发展,快速恢复
那你rdd对象要常驻内存不销毁,才行
这个问题正在搞,很快就出来了。
这个是没有的,你可以自己写个小程序来实现
ps -aux看一下启动这个进程的jdk路径 然后看看执行这个路径下的jstack
应该是可以的
看下hbase配置的超时时间。
不建议用phoenix做复杂查询
只做点查和范围查找,以及简单聚合
看下hbase配置的超时时间。
不建议用phoenix做复杂查询
只做点查和范围查找,以及简单聚合
看下hbase配置的超时时间。
不建议用phoenix做复杂查询
只做点查和范围查找,以及简单聚合
对报表的时间要求不高的话,hive维护成本低,kylin维护成本高。
当然,hbase+spark目前是一种方案。
数据定期归档到spark做复杂分析
复杂的sql使用spark去分析hbase,或者按天数据从hbase归档到spark数仓
①对报表的时间要求不高的话,hive维护成本低,kylin维护成本高。
②hbase+spark目前是一种方案
数据定期归档到spark做复杂分析
复杂的sql使用spark去分析hbase,或者按天数据从hbase归档到spark数仓
对报表的时间要求不高的话,hive维护成本低,kylin维护成本高。
hbase+spark目前是一种方案。
数据定期归档到spark做复杂分析。
复杂的sql使用spark去分析hbase,或者按天数据从hbase归档到spark数仓。
对报表的时间要求不高的话,hive维护成本低。
HBase+spark目前是一种方案
数据定期归档到spark做复杂分析
复杂的sql使用spark去分析hbase,或者按天数据从hbase归档到spark数仓