3、业务系统： BI 系统的迁移相对简单很多，数据和基础系统迁移完，将数据库链接信息配置到新的 Impala、Presto、StarRocks 等系统即可；离线数据管理平台，迁移上云的工作量较大，积累了数千个离线数据任务...同时Oceanus还可以将任务资源使用控制到0.25CU级别，相比开源的Flink每个CPU只能分配单个Slot，极大增加了流计算任务的资源使用率。 2、EMR 离线集群配置和部署方式的优化。...在腾讯云架构师的建议下，我们更换了容量调度方式，资源可以优先得分配给 Running 中先进队列的任务，保证任务及时完成； 3)HIVE 配置：根据云下 Hive 集群的调优经验以及在 EMR 使用过程中的摸索...，调整了很多参数，比如 JVM 堆内存、MR Task 内存、日志等级、Session 链接数等等； 4)Impala/Presto：EMR支持使用独立的Task节点进行既席查询引擎部署，避免跟Node...2)使用对象存储（OFS），实现完全存算分离 由于对象存储每个桶是有网络带宽限制的，也就在数十Gb/s，在大量并发任务执行的过程中，会影响数据任务执行效率，而使用 DataNode，每个机器节点的带宽都在
一、EMR简介 ---- Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR...完善的监控体系建设，您可以通过短信渠道秒级感知集群组件及任务的运行异常状况。 支持将 Hive 元数据存放于 TencentDB，元数据可靠性达99.9996%。...2、弹性 MapReduce 无缝集成了腾讯云对象存储（COS）服务，您可将原本存储于 HDFS 中的文件放置在可无限扩展、存储成本低且高可靠的 COS 中，实现计算存储分离。...依托于 COS，您可以在需要的时候创建集群，并在任务完成后销毁集群。与此同时，您无需担心数据的丢失。按需创建的集群，可以大幅度降低您的大数据处理成本。...Router 节点用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容。
通过网络配置管理，用户可以灵活管理配置数据引擎的网络关系，满足数据查询网络管理的同时提供多种网络关系进行选择。...用户可以在引擎启停策略中，配置自动挂起时间到分钟级，当引擎闲置时间到达后，引擎将自动挂起，减少资源消耗。 ...、查找、汇总； Spark内核支持与EMR的联邦查询分析 支持通过SQL对EMR与DLC原生表进行联邦查询分析； 支持通过Spark作业对EMR与DLC的联邦查询分析及数据处理能力； 帮助Spark内核用户进行更加灵活的多源联邦查询分析...，进一步优化成本结构； Presto内核数据引擎CBO能力开启，提升查询性能 Presto内核数据引擎默认开启CBO能力，支持根据统计信息调整 JOIN 表的顺序； 支持用户进行更复杂的数据查询诉求；...Presto原生函数支持，扩展语法支持范围 支持使用Presto原生函数； Presto支持OFFSET能力； 支持UPDATE SET WHERE语法； 支持通过Hint参数 type_coercion
EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储，presto连接hive快速ad-hoc查询，但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求，多EMR-Presto集群共享EMR-Hive...集群配置方案可以满足这种需求。...image.png 假设EMR-Hive的集群为A集群，新增的EMR-Presto集群为B+集群，设置A集群为B+共享集群，只需要把B+集群的presto-hive配置变更即可。...把hdfs-site.xml和core-site.xml文件都分发到集群所有节点下的相同目录 3.更改/usr/local/service/presto/etc/catalog/hive.properties...service/presto/etc/catalog/hive.properties分发到presto集群的所有节点 5.在emr控制台重启presto集群，包括coordinator和worker节点
工作中的任务高并发问题 在开始文章之前，我先把我今天一天做的工作大概罗列一下，看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了: 1、协助业务方分析MySQL实例无法访问的问题；（20分钟） 2、协助业务方找回误操作数据...但是，在上面罗列的那些任务中，不难发现，这个满日志转储的脚本开发和测试占用了大量的时间，也就是3个小时，实际上脚本的逻辑很简单，是把一个MySQL实例生成的满日志通过scp的方式拷贝到另外一台备份服务器上面...，通过slow_query_log参数的启停来生成一个新的规范的慢查询日志 4、针对下线实例，在慢日志配置表中进行删除 5、其他的特殊实例，例如data目录不规范等，直接新建一张数据表，把这些实例的信息单独存储在不规范实例的统计表里...有些偏离主题了，我想说的是，在工作中我们经常会遇到类似这种高并发的任务处理问题，其实之所以问题会高并发，我的一种观点是我们本身提供的服务就有问题，所以会导致问题源源不断的回溯到我们自身，然后自己承担自己种的恶果...总结一下：工作中的任务高并发，分为两种，一种是不可避免的，我们今儿不做讨论，另外一种是我们可以从规则上、标准上杜绝的，这类问题，如果我们从一开始就卡的比较严，那么我相信，这种高并发问题将会减少。
任务，如，MapReduce、Pig等 1.5 Zookeeper Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于 文件系统的目录节点树方式的数据存储...答：可以后台用流程后安装，需要用户提供集群号来增补，增补的hbase为默认参数库，如果生产使用需要使用SSD盘以及调整下参数 问题4：emr的hbase组件可以开通公网吗？...备份节点和master节点的配置是否要保持一致？ 答；控制台升级最好，备份节点和master节点最好保持一致，其他节点不需要保持一致 问题11：请问一下咱们可以直接使用节点提交任务到集群吧？...答：emr不是实时拉取CVM的配置，前台展示的是当时购买的规格，需要人工调整 问题13：原生的webhdfs方式无法保证namenode 飘移的情况下，访问处于actiavte的namenode；需要通过...答：直接搭建个thriftserver就可以实现 问题18：客户新建了一个EMR集群 查询出来有9台机器，最后这两台是这个集群中的吗？
使用的是一种称为内存池(memory-pool)的机制来管理presto中任务及presto本身的内存使用。...系统预留内存：worker节点初始化和执行任务必要的内存，包括preto发现服务的定时上报、每个query中task管理数据结构等。...worker节点的堆内存的配置跟用户使用两个场景关系最大： 1.用户查询数据量/复杂性 2.用户查询并发度 1.决定了改用多大的最大查询内存 2.决定了该用多大jvm堆。...用这个几个参数就能基本解决在使用presto集群时碰到的大部分查询慢和OOM问题。...Presto内存调优原理 看完上一部分可以直观的在emr配置下发控制台操作实践起来了，对于想了解其中原理和排查更深层原因可以继续往下看（开始从源码角度讲原理，因为源码才能了解一切细节）：
Presto 实现跨源融合查询以支持 BI 平台查询湖仓 Hudi 明细表，如此一来湖仓中的数据可无需再同步至 Clickhouse，降低明细表数据传输及落地存储至 Clickhouse 过程开销。...集群配置 自定义配置支持集群全局范围和实例组范围，参数项变更操作支持 json 或表格两种格式编辑，这里要注意的是 EMR 控制台页面只允许在集群构建初始化阶段定义，集群上线后即不可被修改...，EMR 控制台在 5.21.0 及之后的版本支持实例组级别 (运行中) 服务配置项修改，具体配置项分发支持可检索参考官网发行版说明。...操作系统 EMR 底层 EC2 实例所引用的系统映像已由后台针对大数据场景做针对性系统参数优化，因此，一般情况下用户无需再做定制化修改，只要初始化系统时区、Prometheus node_exporter...未来我们应该会在 Flink ON K8S、部分任务迁移 Kinesis Data Analytics 两个方向以寻求突破。 文末，感谢在此过程中 AWS EMR 相关团队对我们的支持。
使用的是一种称为内存池(memory-pool)的机制来管理presto中任务及presto本身的内存使用。...系统预留内存：worker节点初始化和执行任务必要的内存，包括preto发现服务的定时上报、每个query中task管理数据结构等。...worker节点的堆内存的配置跟用户使用两个场景关系最大： 1.用户查询数据量/复杂性 2.用户查询并发度 1.决定了改用多大的最大查询内存 2.决定了该用多大jvm堆。...用这个几个参数就能基本解决在使用presto集群时碰到的大部分查询慢和OOM问题。...Presto内存调优原理 看完上一部分可以直观的在emr配置下发控制台操作实践起来了，对于想了解其中原理和排查更深层原因可以继续往下看（开始从源码角度讲原理，因为源码才能了解一切细节）： presto把每个
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/69914369 在多线程开发中我们经常会遇到这些概念：并发队列、串行队列、同步任务、异步任务。...我们将这四个概念进行组合会有四种结果：串行队列＋同步任务、串行队列＋异步任务、并发队列＋同步任务、并发队列＋异步任务。...我们对这四种结果进行解释： 1.串行队列＋同步任务：不会开启新的线程，任务逐步完成。 2.串行队列＋异步任务：开启新的线程，任务逐步完成。 3.并发队列＋同步任务：不会开启新的线程，任务逐步完成。...4.并发队列＋异步任务：开启新的线程，任务同步完成。 我们如果要让任务在新的线程中完成，应该使用异步线程。为了提高效率，我们还应该将任务放在并发队列中。因此在开发中使用最多的是并发队列＋异步任务。...注意： 在主队列中添加同步任务会产生死锁，进而导致程序崩溃。
作业拥塞：随着业务的发展，在数据量巨大的背景下，单次分析作业常需要读取TB-PB级的数据，多任务并发下，极易出现作业拥塞。...除了连接不同类型的数据源之外，Alluxio 还允许用户同时连接同一存储系统的不同版本，如多个版本的 HDFS以及云上COS/CHDFS，只需基于EMR配套的简单配置下发和管理管理功能。...在引入Alluxio后，EMR基于Alluxio的存算分离的整体架构变成了： 这样，EMR的计算引擎(Spark，MapReduce，Presto等)就可以统一通过Alluxio来提升性能...我们使用的环境及配置如下： EMR版本：EMR-2.5.0 选择组件：zookeeper-3.6.1,hadoop-2.8.5,hive-2.3.7,spark_hadoop2.8-3.0.0,tez-...0.9.2,alluxio-2.3.0,knox-1.2.0 压测配置，使用了1个EMR的Master节点和25个CORE节点，具体如下： MASTER CORE 数量 1 25 机型 EMR-SA2
，虽然配置一个 Broker 节点的连接地址就可以，但还是建议配置多个。...MSK 故障节点自动替换以及在滚动升级的过程中，如果客户端只配备了一个 Broker 节点，可能会链接超时。如果配置了多个，还可以重试连接。...所以，EMR 的扩缩，在于核心节点与任务节点的扩缩，可以根据 YARN 上 Application 的个数、CPU 的利用率等指标配置扩缩策略。...此条数据链路的延迟取决于入Hudi 的延迟及 Presto 查询的延迟，总体在分钟级别； 图中标号 5：对于需要秒级别延迟的指标，直接在 Flink 引擎中做计算，计算结果输出到 RDS 或者 KV 数据库...当然，在具体的实践过程中，仍需要开发者对数据湖方案有足够的了解，才能切合场景选择合适的调参配置。 Q/A 问答 1. 如何从 Apache Kafka 迁移至 Amazon MSK？
导语 EMR用户常常会将使用不同资源管理系统的组件混合部署在同一个集群，这样会出现资源竞争的情况。若各组件资源超额配置，可能有机器宕机的风险。...本文将从案例分析来聊聊混部集群资源配置需要注意的事项 背景 EMR用户反馈多台机器发生了重启，影响集群使用，需要查明原因 定位分析及原因 1、从宕机机器选了一台，在EMR控制台查看该节点资源监控，可以看出机器宕机的直接原因是内存被打爆...3、查看yarn、presto组件的资源配置项，发现yarn可使用节点内存资源达90%，而presto-server可占用节点内存资源为48G，不算其他组件和机器操作系统的资源占用，这两项远远超出了机器内存的...扩展 EMR集群常用的计算组件比如hive，spark，flink可以使用yarn作为其资源管理系统，但假如集群部署了hbase，impala，presto，storm等组件，就有必要考虑集群资源使用分配的问题...1、yarn 计算资源由yarn-site.xml中的以下配置项决定 yarn.nodemanager.resource.memory-mb yarn最大可用节点内存 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
作业拥塞 随着业务的发展，在数据量巨大的背景下，单次分析作业常需要读取TB-PB级的数据，多任务并发下，极易出现作业拥塞。...除了连接不同类型的数据源之外，Alluxio还允许用户同时连接同一存储系统的不同版本，如多个版本的HDFS以及云上COS/CHDFS，只需基于EMR配套的简单配置下发和管理管理功能。...在引入Alluxio后，EMR基于Alluxio的存算分离的整体架构变成了： 这样，EMR的计算引擎(Spark，MapReduce，Presto等)就可以统一通过Alluxio来提升性能，降低网络峰值带宽...我们使用的环境及配置如下： EMR版本：EMR-2.5.0； 选择组件：zookeeper-3.6.1,hadoop-2.8.5,hive-2.3.7,spark_hadoop2.8-3.0.0,tez...-0.9.2,alluxio-2.3.0,knox-1.2.0； 压测配置，使用了1个EMR的Master节点和25个CORE节点，具体如下： 1.
二、EMR系统架构 ---- 弹性 MapReduce 的软件完全源于开源社区中的 Hadoop 软件，您可以将现有的大数据集群无缝平滑迁移至腾讯云上。...Router 节点用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容。...完善的监控体系建设，您可以通过短信渠道秒级感知集群组件及任务的运行异常状况。 支持将 Hive 元数据存放于 TencentDB，元数据可靠性达99.9996%。...分钟级集群扩缩容：仅需数分钟即可对现有 EMR 集群进行平滑扩缩容，以适应互联网业务需求的快速变化。 API 支持：支持通过 API 方式便捷的在程序中创建、扩缩容、销毁 EMR 集群。...运维支撑 监控与多渠道告警：提供完善的监控运维体系，对包含 Spark、Hive、Presto 等在内的组件异常和任务异常的秒级感知，以保障大数据集群的稳健运行。
作业拥塞 随着业务的发展，在数据量巨大的背景下，单次分析作业常需要读取TB-PB级的数据，多任务并发下，极易出现作业拥塞。...除了连接不同类型的数据源之外，Alluxio还允许用户同时连接同一存储系统的不同版本，如多个版本的HDFS以及云上COS/CHDFS，只需基于EMR配套的简单配置下发和管理管理功能。...这样，EMR的计算引擎(Spark，MapReduce，Presto等)就可以统一通过Alluxio来提升性能，降低网络峰值带宽，以及简化数据管理。...我们使用的环境及配置如下： EMR版本：EMR-2.5.0； 选择组件：zookeeper-3.6.1,hadoop-2.8.5,hive-2.3.7,spark_hadoop2.8-3.0.0,tez...-0.9.2,alluxio-2.3.0,knox-1.2.0； 压测配置，使用了1个EMR的Master节点和25个CORE节点，具体如下： ?
作业拥塞：随着业务的发展，在数据量巨大的背景下，单次分析作业常需要读取TB-PB级的数据，多任务并发下，极易出现作业拥塞。...除了连接不同类型的数据源之外，Alluxio 还允许用户同时连接同一存储系统的不同版本，如多个版本的 HDFS以及云上COS/CHDFS，只需基于EMR配套的简单配置下发和管理管理功能。...在引入Alluxio后，EMR基于Alluxio的存算分离的整体架构变成了： image (2).png 这样，EMR的计算引擎(Spark，MapReduce，Presto等)就可以统一通过...我们使用的环境及配置如下： EMR版本：EMR-2.5.0 选择组件：zookeeper-3.6.1,hadoop-2.8.5,hive-2.3.7,spark_hadoop2.8-3.0.0,tez-...0.9.2,alluxio-2.3.0,knox-1.2.0 压测配置，使用了1个EMR的Master节点和25个CORE节点，具体如下： MASTER CORE 数量 1 25 机型 EMR-SA2
，emr的数据打通。...commit过程中rename频繁失败问题 弹性计算相对于传统固定集群带来很多问题，比如冷启动慢，hpa过程中数据倾斜，甚至资源不足的情况，我们在后面成本相关会仔细提到dlc的弹性模型。...manager 本质逻辑是保证大部分任务都能利用本地磁盘完成高性能的shuffle，少数情况spill to lakefs保证任务稳定性。...driver因此稳定性很大问题，dlc在这方面 用的livy+livy session背后的spark context共享，在有一定并发情况下，又通过子集群来隔离。...1、能很好的降低延迟，减少拉机器，进程初始化，链接初始化的时间，提升性能。 2、子集群规模稳定，减少了频繁扩缩造成的任务稳定性差和弹性导致的数据倾斜。
metadata)，ACID和并发写支持。...Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。...(mysql,oracle,sqlserver,postgres,mongodb,documentdb等)的CDC支持，支持可视化的CDC任务配置，运行，管理，监控。...，-t 是把/etc/hive/conf/hive-site.xml 加入到classpath，这样hudi执行表同步到Glue是就可以加入加载到这个配置，配置中的关键是 hive.metastore.client.factory.class...如果EMR集群启动时就选择了Glue Metastore,该文件中/etc/hive/conf/hive-site.xml 已经配置了AWSGlueDataCatalogHiveClientFactory
在Executor中延时执行任务 在Executor中周期的执行任务 ScheduledExecutorService类顾名思义，就是可以延迟执行的Executor。...Executor框架通过并发任务而避免了线程的创建操作。...当发送一个任务给Executor后，根据Executor的配置，它将尽快执行这个任务。...后面两个参数分别指定第一次执行的延迟时间，两次执行的时间周期。时间周期指的是两次执行开始的时间间隔。...scheduleAtFixedRate方法会返回宇哥ScheduledFuture对象，这个对象扩展自Future接口，这是一个参数化的类型接口，必须指定类型，由于任务是Runnable对象，没有返回值
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