ZooKeeper节点/hiveserver2尚未准备就绪等待10秒钟后再重试
社区干货
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
存活和就绪探针, 默认是 0 秒,最小值是 0。- periodSeconds:执行探测的时间间隔(单位是秒)。默认是 10 秒。最小值是 1。- timeoutSeconds:探测的超时后等待多少秒。默认值是 1 秒。最小值是 1。- successThreshold:探针在失败后,被视为成功的最小连续成功数。默认值是 1。 存活和启动探测的这个值必须是 1。最小值是 1。- failureThreshold:当探测失败时,Kubernetes 的重试次数。 对存活探测而言,放弃就意味着重新启动容器。...
基于共享存储的 leader 选举:在存算分离架构云数仓 ByConity 中的实践
实际中的多个计算 server,也需要在选出一个单节点来执行特定的读写任务。最早 ByConity 使用了 ClickHouse-keeper(以下简称"keeper")组件来进行选主,该组件基于 Raft 实现,提供兼容 zookeeper 的选主接口,在实际... 2. 内存支持通过 CAS(Compare And Swap)指令实现小对象的原子写入;3. 内存支持确保原子写入的结果,读者看到的写入顺序和写者的写入顺序一样;4. 操作系统内核通过 futex 等系统调用指令,支持原子的等待 / 通知线程...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
Spring Cloud 有 Config Server(类似的有阿里开源的 Nacos、携程开源的 Apollo),Kubernetes 则有 ConfigMap、Secret 等,它本身也有配置能力,但是比较弱。Kubernetes 的优势在于它的组件和整个系统之间的交融度比较... Service Mesh 所做的事情是在节点之间通过一个 Proxy 代理层截获所有流量,节点之间通过特定的网关进行转发。因为所有流量都被劫持了,可以做很多工作,包括 load balance、根据 lable 做灰度发布等。![image.png]...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
不再依赖用户集群内部的 HDFS。此外,通过外置 Hive Metastore、Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群内部的状态信息外置。另外,通过弹性伸缩,支持用户在云上合理地调配资源,实... Broker 节点和 Bookie 节点可分别运维、扩缩容。- 支持数据 offload 到云上的对象存储。 此外,Pulsar Client 与 Pulsar Broker 进行对接。ZooKeeper 节点与 Broker、Bookie 交互,处理元数据以及分布式...
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ZooKeeper节点/hiveserver2尚未准备就绪等待10秒钟后再重试
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服... 没有任务级的重试,失败了只能重跑 Query,代价较高。- 一般全内存计算,无 shuffle 或 shuffle 不落盘,无法执行海量数据。- 架构为了查询速度快,执行前已经调度好了 task 执行的节点,节点故障无法重新调度...
云原生时代,如何从 0 到 1 构建 K8s 容器平台的 LB(Nginx)负载均衡体系|社区征文
基本都是手动添加修改各个 server,然后推送配置上线应用。传统的物理机时代的维护方式,是基于后端 server 的 IP 基本是固定的,比如,你上线一个 WebServer 的服务,要部署到哪些机器上,这个是事先确定好的了,IP 会固... 重试等基本功能 * 负载均衡代理层还必须要能够支持对后端服务的健康检查 * 监控和统计 * 要能够统计 SLA ,包括 QPS、慢请求、错误数 等 * 要能够针对异常进行告警 ...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
异常任务开启限流,不会让任务变慢或失败,大概率会使得任务变快 (限流减少重试,减轻 Server 压力);> 此处有必要解释一下,为什么任务会变得更快呢?原因在于当 Latency 升高时,Chunkr Fetch 开始堆积,大量排队,... **CSS** **Worker [Partitions / Disk |** **HDFS** **]** :管理磁盘并提供 Shuffle Push 服务节点。每一个机器上都会启动 Worker 进程,当收到启动指令时,它就会向 Zookeeper 进行注册,并定时更新上报信息; - ...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
不再依赖用户集群内部的 HDFS。此外,通过外置 Hive Metastore、Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群内部的状态信息外置。另外,通过弹性伸缩,支持用户在云上合理地调配资源,实... Broker 节点和 Bookie 节点可分别运维、扩缩容。- 支持数据 offload 到云上的对象存储。此外,Pulsar Client 与 Pulsar Broker 进行对接。ZooKeeper 节点与 Broker、Bookie 交互,处理元数据以及分布式系统...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
由轻量级的 serverless 计算框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理。 - 基于 Pulsar Functions 的 serverless connector 框架 Pulsar IO 使得数据更易移入、移出 Apache Pulsar。 - 分层式存储可在数据... #### 3.2.1 Send modes(发送模式)producer 可以以同步或者异步的方式发布消息到 broker。|Mode| Description ||--|--|| 异步发送 | 发送消息后,producer等待broker的确认。如果没有收到确认,producer会认为发送...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
Spring Cloud 有 **Config Server** (类似的有阿里开源的 Nacos、携程开源的 Apollo),Kubernetes 则有 **ConfigMap** 、 **Secret** 等,它本身也有配置能力,但是比较弱。Kubernetes 的优势在于它的组件和整个系... **Service Mesh 所做的事情是在节点之间通过一个 Proxy 代理层截获所有流量,节点之间通过特定的网关进行转发**。因为所有流量都被劫持了,可以做很多工作,包括 load balance、根据 label 做灰度发布等。