大数据加持的预测性维护:让设备故障“未卜先知”
大数据加持的预测性维护:让设备故障“未卜先知” 在设备运维这条路上,有两种“哲学”:一种是“亡羊补牢”,设备坏了赶紧修;另一种是“未雨绸缪”,在设备出问题之前,就预测它可能会故障,然后提前采取措施。预测性维护,就是后者的最佳实践,而大数据则是它背后的“千里眼...

【赵渝强老师】大数据主从架构的单点故障
大数据体系架构中的核心组件都是主从架构,即:存在一个主节点和多个从节点,从而组成一个分布式环境。下图为展示了大数据体系中主从架构的相关组件。 从上图可以看出大数据的核心组件都是一种主从架构,而只要是主从架构就存在单点故障的问题。因为整个集群中只存在一个主节点,如...

如何在EMR Kafka 2.4.1版本进行Kafka磁盘故障运维
磁盘故障及其运维通常伴随着磁盘上的数据销毁。在进行磁盘运维时,您应考虑数据是否需要迁移备份。对于Kafka集群,您还需要考虑Topic分区副本数据是否可以从其他Broker节点分区副本同步恢复。本文以EMR Kafka 2.4.1版本为例,介绍Kafka磁盘故障运维的操作。
MaxCompute问题之下载数据如何解决
问题一:MaxCompute select结果很快出来,写入表数据一直运行不结束是什么原因? MaxCompute select结果很快出来,写入表数据一直运行不结束是什么原因? 参考回答: MaxCompute select 结果很快出来,写入表数据一直运行不结束的可能原因有以下几种: 写入表数据的 SQL 语句涉及到复杂的计算逻...
大数据 | HDFS 如何实现故障自动转移
为什么需要自动故障转移 在 HDFS 2.x 集群的 HA 模式下通常会有两个 NameNode 用来进行记录元数据,其中一个是主节点(Active),另外一个是备节点(Standby)。主备之间的数据同步通过 JournalNode 节点来充当中介,从而完成了主备节点之间数据的最终一致性。 &...

上传到Maxcompute的数据单az故障场景下,如掉电我的任务是否会中断?
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大数据开发基础的编程语言的Java的JVM虚拟机的JVM性能监控与故障定位
JVM性能监控JVM性能监控主要包括以下几个方面:监控JVM内存使用情况:JVM内存使用情况是影响程序性能的关键因素之一。可以通过 JVM 参数或者 jstat 工具来监控 JVM 的内存使用情况。监控CPU使用率和线程数:CPU 使用率和线程数也是影响程序性能的重要指标。可以使用 top、ps 或者 jstack 工具来监控 CPU 和线程使用情况。监控垃圾回收机制:Java自带垃圾回收机制,....
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
本文来源于公众号【胖滚猪学编程】,转载请注明出处。 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NameN....

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