All Products
Search
Document Center

E-MapReduce:Memperluas kapasitas klaster

Last Updated:Aug 23, 2026

Perluas kapasitas klaster E-MapReduce dengan menambahkan node core atau task saat sumber daya komputasi atau penyimpanan tidak mencukupi.

Prasyarat

Anda harus memiliki klaster yang sudah ada. Untuk informasi selengkapnya, lihat Create a cluster.

Batasan

  • Anda tidak dapat memperluas kapasitas kelompok node master. Anda hanya dapat memperluas kapasitas kelompok node core dan task. Secara default, node baru mewarisi konfigurasi dari node yang sudah ada dalam kelompok yang sama.

  • Untuk klaster Hadoop, Anda tidak dapat menggunakan operasi ini untuk memperluas kapasitas kelompok node yang menggunakan fitur Auto Scaling. Untuk informasi selengkapnya, lihat Configure Auto Scaling (Hadoop clusters only).

Peringatan

Jika Anda telah melakukan peningkatan layanan StarRocks secara manual di klaster Anda, operasi skala keluar berikutnya dapat menyebabkan ketidakkonsistenan versi. Untuk menjaga stabilitas sistem, kami menyarankan migrasi ke EMR Serverless StarRocks.

EMR Serverless StarRocks kompatibel secara mulus dengan StarRocks open-source dan menyediakan peningkatan versi perangkat lunak secara otomatis, sehingga menghilangkan kompleksitas dan risiko manajemen versi manual.

Prosedur

Penting

Operasi skala keluar tidak akan me-restart proses aplikasi pada node yang sudah ada.

  1. Buka halaman manajemen node.

    1. Login ke EMR console.

    2. Di bilah navigasi atas, pilih wilayah dan resource group sesuai kebutuhan.

    3. Pada kolom Actions klaster target, klik Nodes.

  2. Di halaman Nodes, klik Scale Out pada kolom Actions kelompok node target.

  3. Pada kotak dialog Scale Out, konfigurasikan parameter sesuai kebutuhan bisnis Anda.

    Parameter

    Deskripsi

    Node Group Name

    Nama kelompok node.

    Node Type

    Tipe kelompok node.

    Current Instance Type

    Informasi instance dari kelompok node.

    Billing Method

    Saat skala keluar, metode penagihan diwariskan dari kelompok node yang sudah ada.

    Klaster pay-as-you-go mendukung kelompok node baru yang berisi instans pay-as-you-go atau preemptible.

    Klaster subscription mendukung kelompok node baru yang berisi instans subscription, pay-as-you-go, atau preemptible.

    Untuk metode penagihan subscription, Anda dapat mengonfigurasi apakah akan mengaktifkan Auto-renewal dan mengatur Duration untuk node baru.

    Catatan

    Setelah Anda mengaktifkan Auto-renewal, node subscription baru yang ditambahkan melalui skala keluar akan diperpanjang secara otomatis 7 hari sebelum masa berlakunya habis. Periode perpanjangan default adalah satu bulan. Anda dapat mengubah durasi perpanjangan serta mengaktifkan atau menonaktifkan fitur ini nanti melalui pengaturan perpanjangan otomatis.

    vSwitch

    vSwitch dari kelompok node.

    Current Quantity

    Jumlah instans dalam kelompok node.

    Added Instances

    Gunakan panah atau masukkan angka untuk menentukan jumlah instans yang akan ditambahkan ke kelompok node.

    Cluster Expiration Time

    Waktu kedaluwarsa klaster subscription.

    Terms of Service

    Baca dan setujui Ketentuan Layanan, lalu centang kotak pilihan tersebut.

  4. Setelah mengonfigurasi parameter, klik OK.

    Untuk login ke node yang baru diperluas kapasitasnya, lihat Log on to a cluster.

Langkah berikutnya

Jika Anda memperluas kapasitas kelompok node core yang menggunakan HDFS lokal untuk penyimpanan dan data HDFS menjadi tidak seimbang setelah operasi skala keluar selesai, gunakan HDFS Balancer untuk menyeimbangkan kembali data di DataNode. Untuk informasi selengkapnya, lihat HDFS Balancer.

Dokumen terkait

  • Jika vCPU dan memori dari instans ECS dalam kelompok node tidak memenuhi kebutuhan Anda, Anda dapat meningkatkan konfigurasi node tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Upgrade node configurations.

  • Untuk memperluas kapasitas disk data, lihat Scale out disks.

  • Untuk informasi tentang memperluas kapasitas klaster, lihat Cluster Management FAQ.

  • Untuk memperluas kapasitas menggunakan API, lihat Scale out.