Dremioデプロイメントとクラスタ内の他のデプロイメントとの間のノードリソースの競合を回避するには、以下の手順に従ってください。

Dremioには、32 GB以上のRAMを備えたノードが必要です。最適なクエリパフォーマンスを得るために、Dremioノードについては128 GBのRAMと16個以上のCPUコアを確保してください。
  1. 値がTRUEで効果がNoScheduleの、dremioという名前のTaintを適用します。 
    kubectl: kubectl taint nodes <your-node-name> dremio=true:NoSchedule
  2. 値がTRUEであるdremioという名前のラベルを適用します。 
    kubectl: kubectl label nodes <your-node-name> dremio=true
  3. Kubernetesがによってこのノードにスケジュール済みのポッドをクリアするために、ノードを手動で削除します。 
    kubectl: kubectl drain --ignore-daemonsets <your-node-name>
  4. systemlink-values.mdfを開きます。
  5. dataframeservice.sldremio.zookeeper.countに、dremioラベルの付いたノードの数を設定します。
  6. dataframeservice.sldremio.nodeSelectorを、dremio: "true"に設定します。
  7. 必要に応じて以下のパラメータを調整して、Taint適用済みノードがポッドに対応できるようにします。
    • dataframeservice.sldremio.coordinator.cpu
    • dataframeservice.sldremio.coordinator.memory
    • dataframeservice.sldremio.executor.cpu
    • dataframeservice.sldremio.executor.memory
    • dataframeservice.sldremio.executor.count
    メモ リソース要求数とexecutor数をデフォルトから大幅に減らすと、DataFrame Serviceのクエリパフォーマンスが低下する可能性があります。
次に、SystemLink EnterpriseでDremioファイルを保存する方法を構成します。