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- 本地持久存储卷和临时存储卷等有Pod使用PVC,调度器将Pod调度到节点后,everest再创建localpv所需的逻辑卷,并返回PV,PVC完成与PV的绑定。待挂载成功后,Pod启动。 创建应用时选择动态创建PVC,此时动态创建PVC后,调度器将Pod调度到节点,everest再创建逻辑卷,并返回PV,PVC完成与PV的绑定。待挂载成功后,Pod启动。 删除应用时,可选择不删除使用的PVC。这样在下一次创建应用时可以使用使用过的PVC,这样Pod会被调度到PVC关联的节点上。
- ALM-29005 Impalad JDBC连接数超过阈值处理步骤 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 告警 阈值设置 Impala > 连接数 > 已经连接到Impalad进程的JDBC数量” ,检查设置的阈值大小。 检查连接到当前Impalad的JDBC应用数,并关闭闲置的应用,观察告警是否自动清除。 是,处理完毕。 否,执行步骤3,修改并发客户端连接数。
- MRS Spark Python本章节主要介绍节点参考的MRS Spark Python。 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程,请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考下表配置MRS Spark Python节点的参数。
- 从本地存储迁移数据从Spark导入详细示例 要通过Spark将本地存储的数据导入到云数据库ClickHouse,您可以按照以下步骤进行操作: 准备工作: 确保您已经安装了Spark,并配置好了与云数据库ClickHouse的连接。 确保您已经在本地存储中准备好了要导入的数据文件。 导入所需的依赖: 在Spark应用程序中添加所需的依赖项以支持与云数据库ClickHouse的连接。您需要使用ClickHouse JDBC驱动程序和Spark的相关依赖。
- 执行Spark任务报内存不足告警如何处理？利用JDK Unsafe API(从 Spark 2.0 开始,在管理堆外的存储内存时不再基于 Tachyon,而是与堆外的执行内存一样,基于 JDK Unsafe API 实现),Spark 可以直接操作系统堆外内存,减少了不必要的内存开销,以及频繁的 GC 扫描和回收,提升了处理性能。堆外内存可以被精确地申请和释放,而且序列化的数据占用的空间可以被精确计算,所以相比堆内内存来说降低了管理的难度,也降低了误差。
- ApacheHttpClient连接池本文主要介绍 ApacheHttpClient连接池 介绍APM采集的ApacheHttpClient连接池指标的类别、名称、含义等信息。 表 ApacheHttpClient连接池指标说明 指标类别指标指标名称指标说明单位数据类型默认聚合方式连接池(connectionPool,ApacheHttpclient连接池中不同连接状态的连接数监控。)
- 典型应用互联网应用 云数据库 GeminiDB快速读写和高可扩展特性使其适用于具有产品目录、推荐、个性化接口等功能的电子商务网站和娱乐网站,可用于存储访问者的活动,有利于分析工具快速访问数据,为用户生成推荐。 优势: 超强写入: 相比于其他NoSQL服务,拥有超强写入性能。 大数据分析: 结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业的风控体系,构建反欺诈系统。
- Apache Dubbo反序列化漏洞Apache Dubbo官方发布了CVE-2019-17564漏洞通告,漏洞等级中危,Web应用防火墙提供了对该漏洞的防护。本章节介绍Apache Dubbo反序列化漏洞的最佳实践。 漏洞介绍 CVE-2019-17564漏洞等级为中危。当用户选择HTTP协议进行通信时,攻击者可以通过发送POST请求的时候来执行一个反序列化的操作,由于没有任何安全校验,该漏洞可以造成反序列化执行任意代码。
- MRS Spark SQL本章节主要介绍节点参考的MRS Spark SQL。 功能 通过MRS Spark SQL节点实现在MRS中执行预先定义的SparkSQL语句。 参数 用户可参考下表配置MRS Spark SQL节点的参数。 属性参数 参数 是否必选 说明 SQL脚本 是 选择需要执行的脚本。如果脚本未创建,请参考新建脚本和开发SQL脚本先创建和开发脚本。 数据连接 是 默认选择SQL脚本中设置的数据连接,支持修改。 数据库 是 默认选择SQL脚本中设置的数据库,支持修改。
- 产品优势本节介绍天翼云息壤一体化智算服务平台的产品优势。 服务模式灵活五位一体,提供IAAS、PAAS、DAAS、MAAS、 SAAS全链路产品服务,满足客户需求。 提供公有云、私有化、一体机多种产品形态。 三大服务平台,自由组合搭建。全链路算力平台技术路线同时支持升腾与英伟达,提供丰富适配生态自研。断点续训,恢复时间为15分钟;故障动态感知,1分钟检测、5分钟定位、10 分钟恢复,支持多种训练框架。丰富的资源能力2+3+7+N+M+X差异化资源池建设,满足企业多样化训、推资源需求。
- 使用Spark客户端本章节主要介绍使用Spark的操作指导。 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。 使用Spark客户端 安装客户端。 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/hadoopclient 集群默认为安全模式,执行以下命令进行用户认证。 kinit 组件业务用户 直接执行命令。例如: spark-shell --master spark://IP:port
- 使用OPA策略引擎实现访问控制本章节介绍使用OPA策略引擎实现访问控制 前提条件 开通实例后,系统默认生成OPA相关的ServiceEntry和opa-ext-auth-grpc。 验证opa-ext-auth-grpc 在服务网格控制台->网格安全中心->自定义授权服务。 可以看到产生了一个GRPC协议的授权服务,端口为19191。 验证ServiceEntry 在服务网格控制台->集群与工作负载->服务条目中,选定istio-system命名空间,可以看到产生了ext-authz,点击编辑可以查看详情。
- 创建工作负载弹性伸缩（CustomedHPA）若cce-hpa-controller版本低于1.2.11,则必须安装prometheus插件;若版本大于或等于1.2.11,则需要安装能够提供Metrics API的插件,如kube-prometheus-stack、metrics-server或Prometheus。 约束与限制 CustomedHPA策略:仅支持1.15及以上版本的集群创建。
- 创建工作负载弹性伸缩（HPA）本文主要介绍如何创建工作负载弹性伸缩(HPA)。 HPA策略即Horizontal Pod Autoscaling,是Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能。该策略在kubernetes社区HPA功能的基础上,增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 前提条件 使用HPA需要安装能够提供Metrics API的插件,如metrics-server或Prometheus。 约束与限制 HPA策略:仅支持1.13及以上版本的集群创建。
- 系统事件列表卷云端数据冲突解除LUNCloudHeartbeatConflict卷云端心跳冲突LUNCloudHeartbeatNormal卷云端心跳正常LUNFlattened断开关系链完成目标(Target)事件描述InitiatorConnectionFailed客户端连接断开InitiatorConnectionNormal客户端连接恢复系统(System)事件描述 ReachLicenseMaxCapacity许可证容量达到上限LicenseMaintenanceExpired许可证过保LicenseExpired
- 为Palworld幻兽帕鲁存档数据进行备份约束与限制 该实践仅适用于西南一地域。 该实践仅适用于“幻兽帕鲁(Palworld)- Ubuntu”镜像的云主机。 计费说明 使用云备份服务会产生备份存储库费用和备份客户端费用。 计费项 计费模式 价格 备份存储库费用 仅支持包年包月,按照备份存储库容量和购买周期计费。 包月标准价格:0.2664元/GB/月;还可享受包年一次性付费折扣,请参见存储库计费说明。 备份客户端费用 仅支持按需计费,根据客户端数量和使用时长计费。
- 中文分词（zhparser）本小节主要介绍RDS-PostgreSQL的zhparser插件使用方法。 操作场景 RDS-PostgreSQL支持 zhparser插件,支持utf8和gbk字符集,主要用于全文搜索的中文分词。 前提条件 请确保您的实例内核大版本满足,本插件所支持的内核版本,请参考支持的版本插件列表。
- 开发一个MRS Spark Python作业本章节主要介绍DataArts Studio的开发一个MRS Spark Python作业流程。 本章节介绍如何在数据开发模块上进行MRS Spark Python作业开发。 案例一:通过MRS Spark Python作业实现统计单词的个数 前提条件: 具有OBS相关路径的访问权限。
- Spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理？Executor container 消耗的总内存 = spark.yarn.executor.memoryOverhead + spark.executor.memory + spark.memory.offHeap.size+spark.executor.pyspark.memory 其中spark.executor.memory ,spark.memory.offHeap.size 是spark运行时消耗的对象的存储内存。
- Spark job对应的执行日志保存在哪里？本章节主要介绍翼MapReduce组件Spark日志保存问题。 Spark job没有完成的任务日志保存在dirver节点的nodemanager 的 containerlogs中。Spark job完成的任务日志保存在HDFS的/tmp/logs/ 用户名 /logs。
- 产品功能数据安全 系统数据云端集中存储,不但能释放本地空间,还能避免宕机与丢失,使用多重安全传输协议保障数据安全。 数据不落地:所有桌面、应用和数据统一管理,集中存储在云端。 数据多副本:采用三副本技术分布式存储,灵活应对各种突发情况。 数据加密:使用多重加密算法,对数据传输、数据存储进行加密,保障用户信息安全。 多终端适配 与传统PC一致的使用体验,多种外设无缝衔接,实现多终端适配。 多终端适配:适配PC、MAC、IOS、安卓等多终端。
- 边缘接入服务里的应用加速与安全与加速服务里的加速的区别是什么本文介绍边缘接入服务里的应用加速与安全与加速服务里的加速的区别。 安全与加速服务中的加速是基于HTTP/HTTPS协议的加速,而边缘接入里的应用加速是基于TCP/UDP协议的加速,加速协议不同。 安全与加速服务中的加速是面向网站加速、交易加速、上传下载类加速,而边缘接入里的应用加速是面向游戏类加速、办公应用类加速,加速的客户群体不同。
- 名词解释后端数据持久化和消息存储至kafka消息队列;租户后端应用系统可通过kafka分析、处理数据并下发指令。 终端连接地址 即MQTT Broker端接入地址,设备端使用。 服务端连接地址 即kakfa集群连接地址,云端应用服务使用。 订阅关系 终端设备每订阅一个主题即一个订阅关系。 cleanSession MQTT 协议中一个重要的连接选项,用于定义客户端与 MQTT 代理(broker)之间的会话保持行为。这个选项决定了当客户端重新连接到代理时,是否应该恢复之前的会话状态。
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