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E-MapReduce:Mettre à l'échelle un cluster

Dernière mise à jour :Sep 22, 2026

Mettez à l'échelle un cluster E-MapReduce en ajoutant des nœuds Core ou Task lorsque les ressources de calcul ou de stockage sont insuffisantes.

Prérequis

Vous devez disposer d'un cluster existant. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Créer un cluster.

Limites

  • Il n'est pas possible de mettre à l'échelle le groupe de nœuds Master. Vous ne pouvez étendre que les groupes de nœuds Core et Task. Par défaut, les nouveaux nœuds héritent des configurations des nœuds existants au sein du même groupe.

  • Pour les clusters Hadoop, vous ne pouvez pas utiliser cette opération pour mettre à l'échelle un groupe de nœuds qui utilise la fonctionnalité Auto Scaling. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Configurer Auto Scaling (clusters Hadoop uniquement).

Précautions

Si vous avez mis à niveau manuellement le service StarRocks dans votre cluster, les opérations de mise à l'échelle ultérieures peuvent entraîner des incohérences de version. Afin de garantir la stabilité du système, nous vous recommandons de migrer vers EMR Serverless StarRocks.

EMR Serverless StarRocks est entièrement compatible avec StarRocks open source et propose des mises à jour automatiques des versions logicielles, éliminant ainsi la complexité et les risques liés à la gestion manuelle des versions.

Procédure

Important

Les opérations de mise à l'échelle ne redémarrent pas les processus d'application sur les nœuds existants.

  1. Accédez à la page de gestion des nœuds.

    1. Connectez-vous à la console EMR.

    2. Dans la barre de navigation supérieure, sélectionnez une région et un groupe de ressources selon vos besoins.

    3. Dans la colonne Actions du cluster cible, cliquez sur Nodes.

  2. Sur la page Nodes, cliquez sur Scale Out dans la colonne Actions du groupe de nœuds cible.

  3. Dans la boîte de dialogue Scale Out, configurez les paramètres en fonction de vos besoins métier.

    Paramètre

    Description

    Node Group Name

    Nom du groupe de nœuds.

    Node Type

    Type de groupe de nœuds.

    Current Instance Type

    Informations sur l'instance du groupe de nœuds.

    Billing Method

    Lors de la mise à l'échelle, la méthode de facturation est héritée du groupe de nœuds existant.

    Les clusters en paiement à l'utilisation prennent en charge les nouveaux groupes de nœuds contenant des instances en paiement à l'utilisation ou préemptibles.

    Les clusters par abonnement prennent en charge les nouveaux groupes de nœuds contenant des instances par abonnement, en paiement à l'utilisation ou préemptibles.

    Pour la méthode de facturation par abonnement, vous pouvez configurer l'activation de l'Auto-renewal et définir la Duration pour les nouveaux nœuds.

    Remarque

    Après avoir activé l'Auto-renewal, les nouveaux nœuds par abonnement ajoutés lors de la mise à l'échelle sont automatiquement renouvelés 7 jours avant leur expiration. La période de renouvellement par défaut est d'un mois. Vous pouvez ensuite ajuster la durée de renouvellement et activer ou désactiver cette fonctionnalité dans les paramètres de renouvellement automatique.

    vSwitch

    vSwitch du groupe de nœuds.

    Current Quantity

    Nombre d'instances dans le groupe de nœuds.

    Added Instances

    Utilisez les flèches ou saisissez un nombre pour spécifier le nombre d'instances à ajouter au groupe de nœuds.

    Cluster Expiration Time

    Date d'expiration du cluster par abonnement.

    Terms of Service

    Lisez et acceptez les conditions d'utilisation, puis cochez la case correspondante.

  4. Une fois les paramètres configurés, cliquez sur OK.

    Pour vous connecter au nœud nouvellement ajouté lors de la mise à l'échelle, consultez la rubrique Se connecter à un cluster.

Étapes suivantes

Si vous mettez à l'échelle un groupe de nœuds Core utilisant HDFS local pour le stockage et que les données HDFS sont déséquilibrées après la mise à l'échelle, utilisez HDFS Balancer pour rééquilibrer les données dans les DataNodes. Pour plus d'informations, consultez la rubrique HDFS Balancer.

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