阿里云EMR产品介绍及常见问题解答
一、大数据概述
二、视频大客户对于数据中心的需求
三、传统大数据技术演进
四、EMR介绍
五、为什么选择EMR
弹性动态伸缩
基于ECS之上,快捷的扩容、缩容EMR Hadoop集群。
灵活软件栈选择
灵活、快速部署开源大数据服务(HBase、Kafka、Impala、Flink等)。
数据存储成本低
D1机型使用本地盘,价格远低于云盘;OSS低成本存储冷数据。
运维机制
钉钉群支持,快速解决集群使用问题。减少运维工作,更专注于业务。
六、典型问题及解决方案
数据迁移问题
Hive,HBase数据库结构同步,HDFS数据PB级历史数据同步。如何保证线上实时任务不受影响?
元数据库同步:Hadoop distcp filter (Hadoop 2.8之后支持)。Flume配置双写,多个sink。
数据倾斜问题
现象:MapReduce任务卡在最后一个或几个Re
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regionserver启动后又关闭
欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号:清研学堂,在这里你可以学到夜白(作者笔名)精心整理的笔记,让我们每天进步一点点,让优秀成为一种习惯! 今天启动hbase shell,输入hbase命令时报错: ERROR [regionserver/regionserver1/172.18.0.61:16020] reggionserver.HRegionServer: Shutdown / close of WAL failed: org.apache.hadoop.hdfs..server.namenode.LeaseExpiredException: No lease on /hbase/WALs/regionserver1.shaadownet,16020,1522226971485/regionserver1.shadownet%2C16020%2C1522226971485.defauult.1522237781682 (inode 16832): File does not exist. Holder DFSClient_NONMAPREDUUCE_-210251064...
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大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构
【本文转载自:www.bigdata-star.com】本文整合梳理了主流大数据生态圈中的组件:Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题的解决方案:构建HA(High Available)高可用架构。阅读本文之前,最好需要了解清楚各组件的架构原理。 单点故障的出现原因 首先一张图来了解下这些组件的架构: 我们可以发现:它们的共同特点就是都是主从结构。HDFS中的NameNode,Yarn中ResourceManager,Hbase中HMaster,Spark中Master,Storm中Nimbus起着“老大”的角色,那么“老大”挂了怎么办呢?这可就麻烦了,只要老大挂了,等于整个集群的服务都用不了了,NameNode挂了整个集群的HDFS就用不了了,HBase的HMaster挂了整个集群的Hbase都用不了了,等等。这就是所谓的单点故障问题。单点指只有一个主节点。 单点故障的解决方案 既然只有一个主节点就会发生单点故障,那么我们很容易可以想到,我来两个不就行了!对的,HA的思想就是多弄几个主节点,一个死了另一个上。但这样也不够啊!必须有个东西能够使得发生故障的...
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