我该如何排查并解决此问题?# 问题分析黄色集群状态意味着所有索引的主分片已经分配成功,但是至少有一个索引的副本分片未分配成功。最常见的一种场景是我们有一个三节点的集群,同时我们设置了副本数为三,此时集群会出现黄色状态,因为在Elasticsearch 中,主分片和副本分片不能同时存在于一个节点上。示例如下:```jsonPUT mytest{ "settings":{ "number_of_shards":3, "number_of_replicas":3 }}```查看集群状态:```...
我该如何排查并解决此问题?# 问题分析黄色集群状态意味着所有索引的主分片已经分配成功,但是至少有一个索引的副本分片未分配成功。最常见的一种场景是我们有一个三节点的集群,同时我们设置了副本数为三,此时集群会出现黄色状态,因为在Elasticsearch 中,主分片和副本分片不能同时存在于一个节点上。示例如下:```jsonPUT mytest{ "settings":{ "number_of_shards":3, "number_of_replicas":3 }}```查看集群状态:...
发现一系列问题:GPU 算力供给(卡时数)仍有较大缺口、单机房资源池规模无法匹配业务单位任务计算量增长、在线资源池算力浪费问题、缺乏统一平台入口。Spark 和 AML(应用机器学习)合作,通过 GPU 共享技术、混部 GPU ... 常规三副本、冷存的数据识别和冷热调度能力。本次分享介绍字节跳动内部如何认识新兴场景对传统大数据存储的新要求,并通过技术演进和运维体系建设,支持不同场景下的系统稳定。 **讲师简介:** 主要负责大数据存...
应用的副本数从 0 到 20000 不等,其中最大的某个应用体量超过 100W core。早期出于隔离和安全的考虑,字节各个业务线独占集群,这些独占的集群带来造成资源孤岛,最终影响资源的弹性效率。这首先体现在各个业务线... 作业等多样化的资源支持不足,调度扩展性差。4. 接入成本高 - 需要通过创建联邦对象进行分发,不兼容原生 API,用户和上层平台需要完全改变使用习惯。随着字节跳动基础架构的演进,我们对于效率、规模、性能与成本...
应用的副本数从 0 到 20000 不等,其中最大的某个应用体量超过 100W core。早期出于隔离和安全的考虑,字节各个业务线独占集群,这些独占的集群带来造成资源孤岛,最终影响资源的弹性效率。这首先体现在各个业务线... 作业等多样化的资源支持不足,调度扩展性差。4. 接入成本高 - 需要通过创建联邦对象进行分发,不兼容原生 API,用户和上层平台需要完全改变使用习惯。随着字节跳动基础架构的演进,我们对于效率、规模、性能与成本...
应用的副本数从 0 到20000 不等,其中最大的某个应用体量超过 100W core。早期出于隔离和安全的考虑,字节各个业务线独占集群,这些独占的集群带来造成资源孤岛,最终影响资源的弹性效率。这首先体现在各个业务线需要... 作业等多样化的资源支持不足,调度扩展性差。1. 接入成本高 - 需要通过创建联邦对象进行分发,不兼容原生API,用户和上层平台需要完全改变使用习惯。随着字节跳动基础架构的演进,我们对于效率、规模、性能与成本提...
发现一系列问题:GPU 算力供给(卡时数)仍有较大缺口、单机房资源池规模无法匹配业务单位任务计算量增长、在线资源池算力浪费问题、缺乏统一平台入口。Spark 和 AML(应用机器学习)合作,通过 GPU 共享技术、混部 GPU ... 常规三副本、冷存的数据识别和冷热调度能力。本次分享介绍字节跳动内部如何认识新兴场景对传统大数据存储的新要求,并通过技术演进和运维体系建设,支持不同场景下的系统稳定。**讲师简介:** 主要负责大数据存储 H...
而无法提供自己的判断;MongoDB 3.6 起已不推荐使用主从模式,自 MongoDB 3.2 起,分片群集组件已弃用主从复制。因为 Master-Slave 其中 Master 宕机后不能自动恢复,只能靠人为操作,可靠性也差,操作不当就存在丢数据的风险。## 三、副本集模式### 3.1 副本集模式角色副本集(Replica Set)是 mongod 的实例集合,包含三类节点角色:**Primary( 主节点 )**只有 Primary 是可读可写的,Primary 接收所有的写请求,然后把数据同步...
发现了一些问题:* TensorFlow 的分布式 runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生了 200 个 send/recv,造成了 TensorFlow Runtime 的调度困难,降低了分布式训练的速度。* 训练过程中 CPU 的使用率非常不稳定,看起来 CPU 并没有被充分利用起来。* 有些算子运算的特别慢,推测可能和内存带宽有关。* 虽然网络带宽并没有满载,但是增加更多的机器不能够再...
发现了一些问题: TensorFlow 的分布式runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对send/recv op来连接worker 和 PS,这样单个worker 就跟 PS 产生了200个send/recv,造成了TensorFlow Runtime的调度困难,降低了分布式训练的速度。 训练过程中CPU的使用率非常不稳定,看起来CPU并没有被充分利用起来。 有些算子运算的特别慢,推测可能和内存带宽有关。 虽然网络带宽并没有满载,但是增加更多的机器不能够再提升训练速度了。 浏...
数据存储成本高等相关问题。针对小文件过多问题,现有技术方案一般是通过 Spark 读取多个 Parquet 小文件后,再将这些数据重新输出并合并到一个或多个大文件。对于存储成本过大问题目前离线数仓只有分区级的行级 TTL... 常规三副本、冷存的数据识别和冷热调度能力。本次分享介绍字节跳动内部如何认识新兴场景对传统大数据存储的新要求,并通过技术演进和运维体系建设,支持不同场景下的系统稳定。 **熊睦**,火山引擎大数据存...
本文中的 Workload 副本数修改、资源配额修改的参考文档,均以 Deployment 为例。其他类型 Workload 的配置方法相同。 集群风险巡检项 检查内容 修复建议 参考文档 集群删除保护 检查集群是否开启 删除保护 功能... 查看集群 CLB 审计日志开启检测 检查集群是否开启 集群审计 功能。开启审计功能,可以方便集群日常问题的排查和分析。 开启集群审计功能。 集群审计 节点池配置检测 检查集群的节点池功能。节点池缺失,可能导致节点...
可以看出, **社区 HDFS 从架构上划分可以分为 3 部分:*** **Client**:访问 HDFS 的 client,主要通过 HDFS SDK 和 HDFS 进行交互,HDFS SDK 的实现比较重,很多 IO 处理逻辑都是在 SDK 实现,因此这里单独列为架构的一部分。 * **元数据管理**:即 NameNode,负责集群的元数据管理,包括目录树和数据块的位置信息。为了解决元数据膨胀问题,社区提供了 Federation 的功能,引入了 NameService 的概念,简单地说,每一个 N...