华为云用户手册
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问题 Flink任务配置State Backend为RocksDB时,运行报如下错误: Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: /srv/BigData/hadoop/data1/nm/usercache/***/appcache/application_****/rocksdb-lib-****/librocksdbjni-linux64.so: /lib64/libpthread.so.0: version `GLIBC_2.12` not found (required by /srv/BigData/hadoop/***/librocksdbjni-linux64.so) at java.lang.ClassLoader$NativeLibrary.load(Native Method) at java.lang.ClassLoader.loadLibrary0(ClassLoader.java:1965) at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1890) at java.lang.Runtime.load0(Runtime.java:795) at java.lang.System.load(System.java:1062) at org.rocksdb.NativeLibraryLoader.loadLibraryFromJar(NativeLibraryLoader.java:78) at org.rocksdb.NativeLibraryLoader.loadLibrary(NativeLibraryLoader.java:56) at org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend.ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more
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部署运行及结果查看 导出本地jar包,请参见打包Storm样例工程应用。 将1导出的本地Jar包,5中获取的配置文件和6中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包,请参见打包Storm业务。 执行命令提交拓扑。 keytab方式下,若用户修改了keytab文件名,如修改为“huawei.keytab”,则需要在命令中增加第二个参数进行说明,提交命令示例(拓扑名为hdfs-test): storm jar /opt/jartarget/source.jar com.huawei.storm.example.hdfs.SimpleHDFSTopology hdfs-test huawei.keytab 安全模式下在提交source.jar之前,请确保已经进行kerberos安全登录,并且keytab方式下,登录用户和所上传keytab所属用户必须是同一个用户。 拓扑提交成功后请登录HDFS集群查看。 如果使用票据登录,则需要使用命令行定期上传票据,具体周期由票据刷新截止时间而定,步骤如下: 在安装好的storm客户端目录的“Storm/storm-1.2.1/conf/storm.yaml”文件尾部新起一行添加如下内容: topology.auto-credentials: - org.apache.storm.security.auth.kerberos.AutoTGT 执行命令:./storm upload-credentials hdfs-test
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运行任务 登录Spark客户端节点,执行如下命令: source 客户端安装目录/bigdata_env source 客户端安装目录/Hudi/component_env 编译构建样例代码后可以使用spark-submit提交命令,执行命令后会依次执行写入、更新、查询、删除等操作: 运行Java样例程序: spark-submit --class com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample /opt/example/hudi-java-examples-1.0.jar hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java hoodie_java 其中:“/opt/example/hudi-java-examples-1.0.jar”为jar包路径,“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_java”为Hudi表的存储路径,“ hoodie_java”为Hudi表的表名。 运行Scala样例程序: spark-submit --class com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample /opt/example/hudi-scala-examples-1.0.jar hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_scala hoodie_scala 其中:“/opt/example/hudi-scala-examples-1.0.jar”为jar包路径,“hdfs://hacluster/tmp/example/hoodie_scala”为Hudi表的存储路径,“ hoodie_Scala”为Hudi表的表名。 运行Python样例程序: spark-submit /opt/example/HudiPythonExample.py hdfs://hacluster/tmp/huditest/example/python hudi_trips_cow 其中:“hdfs://hacluster/tmp/huditest/example/python”为Hudi表的存储路径,“ hudi_trips_cow”为Hudi表的表名。
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应用开发操作步骤 确认Storm和Kafka组件已经安装,并正常运行。 参考获取 MRS 应用开发样例工程,获取样例代码解压目录中“src\storm-examples”目录下的样例工程文件夹storm-examples并将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境,参见准备Storm应用开发环境。 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用MRS客户端,MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 如果集群启用了安全服务,需要从管理员处获取一个“人机”用户,用于登录 FusionInsight Manager平台并通过认证,并且获取到该用户的keytab文件。 获取的用户需要同时属于storm组和kafka组。 默认情况下,用户的密码有效期是90天,所以获取的keytab文件的有效期是90天。如果需要延长该用户keytab的有效期,修改用户的密码策略并重新获取keytab。 下载并安装Kafka客户端程序。
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操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包,完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能;KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。 本章节代码样例基于Kafka新API,对应IntelliJ IDEA工程中com.huawei.storm.example.kafka.NewKafkaTopology.java。 本章节只适用于MRS产品Storm与Kafka组件间的访问。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。
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HBase应用开发样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下HBase相关样例工程: 表1 HBase相关样例工程 样例工程位置 描述 hbase-examples/hbase-example HBase数据读写操作的应用开发示例。 通过调用HBase接口可实现创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能,相关业务场景介绍请参见HBase样例程序开发思路。 hbase-examples/hbase-rest-example HBase Rest接口应用开发示例。 使用Rest接口实现查询HBase集群信息、获取表、操作NameSpace、操作表等功能,相关样例介绍请参见HBase Rest接口调用样例程序。 hbase-examples/hbase-thrift-example 访问HBase ThriftServer应用开发示例。 访问ThriftServer操作表、向表中写数据、从表中读数据,相关样例介绍请参见HBase ThriftServer连接样例程序。 hbase-examples/hbase-zk-example HBase访问ZooKeeper应用开发示例。 在同一个客户端进程内同时访问MRS ZooKeeper和第三方的ZooKeeper,其中HBase客户端访问MRS ZooKeeper,客户应用访问第三方ZooKeeper。 父主题: HBase应用开发概述
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问题 使用运行的Spark Streaming任务回写Kafka时,Kafka上接收不到回写的数据,且Kafka日志报错信息如下: 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,155 | INFO | [kafka-network-thread-21005-2] | Closing socket connection to /10.91.8.208. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,270 | INFO | [kafka-network-thread-21005-0] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,513 | INFO | [kafka-network-thread-21005-1] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 2016-03-02 17:46:19,763 | INFO | [kafka-network-thread-21005-2] | Closing socket connection to /10.91.8.208 due to invalid request: Request of length 122371301 is not valid, it is larger than the maximum size of 104857600 bytes. | kafka.network.Processor (Logging.scala:68) 53393 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Counters: 50
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回答 如下图所示,Spark Streaming应用中定义的逻辑为,从Kafka中读取数据,执行对应处理之后,然后将结果数据回写至Kafka中。 例如:Spark Streming中定义了批次时间,如果数据传入Kafka的速率为10MB/s,而Spark Streaming中定义了每60s一个批次,回写数据总共为600MB。而Kafka中定义了接收数据的阈值大小为500MB。那么此时回写数据已超出阈值。此时,会出现上述错误。 图1 应用场景 解决措施: 方式一:推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间,降低批次时间,可避免超过Kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二:将Kafka的阈值调大,建议在FusionInsight Manager中的Kafka服务进行参数设置,将socket.request.max.bytes参数值根据应用场景,适当调整。
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操作步骤 编译JDBC样例程序: 在IDEA界面左下方单击“Terminal”进入终端,执行命令mvn clean package进行编译。 当输出“BUILD SUC CES S”,表示编译成功,如下图所示。编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“-with-dependencies”字段的jar包。 运行JDBC样例程序: 使用Windows命令行形式运行JDBC样例工程: 在Windows上创建一个目录作为运行目录,如“D:\jdbc_example”,将1中生成的“target”目录下包名中含有“-with-dependencies”字段的Jar包放到该路径下,并在该目录下创建子目录“src/main/resources”,将已获取的“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令运行Jar包: cd /d d:\jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar包名称仅供参考,具体名称以实际生成为主。 在命令行终端查看样例代码中的HQL所查询出的结果,运行成功结果会有如下信息: Create table success! _c0 0 Delete table success! 使用IntelliJ IDEA形式运行JDBC样例工程: 在IntelliJ IDEA的jdbc-examples工程的“JDBCExample”类上单击右键,在弹出菜单中选择“Run JDBCExample.main()”,如下图所示: 在IntelliJ IDEA输出窗口查看样例代码中的HQL所查询出的结果,会有如下信息: Create table success! _c0 0 Delete table success!
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样例代码 -- 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式. SELECT a.name, b.tel_phone, b.email FROM employees_info a JOIN employees_contact b ON(a.id = b.id) WHERE usd_flag='D'; -- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段,并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE TABLE employees_info_extended PARTITION (entrytime = '2014') SELECT a.id, a.name, a.usd_flag, a.salary, a.deductions, a.address, b.tel_phone, b.email FROM employees_info a JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Impala中已有的函数COUNT(),统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息. SELECT a.name, b.tel_phone FROM employees_info a JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE b.email like '%cn';
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准备运行环境 进行应用开发时,需要同时准备代码的运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 在节点中安装客户端,例如客户端安装目录为“/opt/client”。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致,时间差小于5分钟。 集群的Master节点或者Core节点已默认安装好客户端,可直接使用,MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 登录FusionInsight Manager页面,下载集群客户端软件包至主管理节点并解压,然后以root用户登录主管理节点,进入集群客户端解压路径下,复制“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig/Kudu/config”路径下的所有配置文件至客户端节点,放置到与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下,用于后续调测,例如“/opt/client/conf”。 准备开发用户时获取的keytab文件也放置于该目录下,主要配置文件说明如表2所示。 例如客户端软件包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar”,下载路径为主管理节点的“/tmp/FusionInsight-Client”: cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig.tar cd FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig scp Kudu/config/* root@客户端节点IP地址:/opt/client/conf 表2 配置文件 文件名称 作用 user.keytab 对于Kerberos安全认证提供用户信息。 krb5.conf Kerberos Server配置信息。 检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中,系统会自动配置客户端节点“hosts”文件,建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息,如未包含,需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中,确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。
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准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本。 运行环境: Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_242,不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端:Oracle JDK,支持1.8版本。 TaiShan客户端:OpenJDK,支持1.8.0_242版本。 说明: 基于安全考虑,服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置,建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用Oracle JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作,准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件,支持7-zip 16.04版本。
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代码样例 下面代码片段在com.huawei.storm.example.common包的RandomSentenceSpout类的nextTuple方法中,作用在于将收到的字符串拆分成单词。 /** * {@inheritDoc} */ @Override public void nextTuple() { Utils.sleep(100); String[] sentences = new String[] {"the cow jumped over the moon", "an apple a day keeps the doctor away", "four score and seven years ago", "snow white and the seven dwarfs", "i am at two with nature"}; String sentence = sentences[random.nextInt(sentences.length)]; collector.emit(new Values(sentence)); }
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接口使用建议 建议使用org.apache.hadoop.hbase.Cell作为KV数据对象,而不是org.apache.hadoop.hbase.KeyValue。 建议使用Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)来创建连接,废弃HTablePool。 建议使用org.apache.hadoop.hbase.mapreduce,不建议使用org.apache.hadoop.hbase.mapred。 建议通过构造出来的Connection对象的getAdmin()方法来获取HBase的客户端操作对象。
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准备JDBC/HCatalog开发环境 表1 JDBC/HCatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端:Oracle JDK:支持1.8版本;IBM JDK:支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端:OpenJDK:支持1.8.0_272版本。 说明: 基于安全考虑,服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0,若使用IBM JDK,请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”,设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2,详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装和配置IntelliJ IDEA 用于开发Hive应用程序的工具。版本要求如下: JDK使用1.8版本,IntelliJ IDEA使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用IBM JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 华为提供开源镜像站,各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载,剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载,详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件,支持7-Zip 16.04版本。
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数据规划 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户)。 确保集群安装完成,包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”,将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下创建文件目录:“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息,格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 3 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer,向Kafka发送数据。 java -cp {ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic} 其中,ClassPath除样例工程jar包路径外,还应包含Spark客户端Kafka jar包的绝对路径,例如:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath}
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代码样例 下面代码片段在com.huawei.hadoop.hbase.example包的“HBaseSample”类的testScanDataByIndex方法中: 样例:使用二级索引查找数据 public void testScanDataByIndex() { LOG .info("Entering testScanDataByIndex."); Table table = null; ResultScanner scanner = null; try { table = conn.getTable(tableName); // Create a filter for indexed column. Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), CompareOperator.EQUAL, "Li Gang".getBytes()); Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filter); scanner = table.getScanner(scan); LOG.info("Scan indexed data."); for (Result result : scanner) { for (Cell cell : result.rawCells()) { LOG.info("{}:{},{},{}", Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)), Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)), Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)), Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))); } } LOG.info("Scan data by index successfully."); } catch (IOException e) { LOG.error("Scan data by index failed."); } finally { if (scanner != null) { // Close the scanner object. scanner.close(); } try { if (table != null) { table.close(); } } catch (IOException e) { LOG.error("Close table failed."); } } LOG.info("Exiting testScanDataByIndex."); }
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功能介绍 针对添加了二级索引的用户表,您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”,“SingleColumnValueExcludeFilter”以及“SingleColumnValuePartitionFilter”。 HIndex支持的Comparator为“BinaryComparator”,“BitComparator”,“LongComparator”,“DecimalComparator”,“DoubleComparator”,“FloatComparator”,“IntComparator”,“NullComparator”。 二级索引的使用规则如下: 针对某一列或者多列创建了单索引的场景下: 当查询时使用此列进行过滤时,不管是AND还是OR操作,该索引都会被利用来提升查询性能。 例如:Filter_Condition(IndexCol1) AND/OR Filter_Condition(IndexCol2) 当查询时使用“索引列AND非索引列”过滤时,此索引会被利用来提升查询性能。 例如:Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(NonIndexCol1) 当查询时使用“索引列OR非索引列”过滤时,此索引将不会被使用,查询性能不会因为索引得到提升。 例如:Filter_Condition(IndexCol1) AND/OR Filter_Condition(IndexCol2) OR Filter_Condition(NonIndexCol1) 针对多个列创建的联合索引场景下: 当查询时使用的列(多个),是联合索引所有对应列的一部分或者全部,且列的顺序与联合索引一致时,此索引会被利用来提升查询性能。 例如,针对C1、C2、C3列创建了联合索引,生效的场景包括: Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(IndexCol3) Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2) Filter_Condition(IndexCol1) 不生效的场景包括: Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(IndexCol3) Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol3) Filter_Condition(IndexCol2) Filter_Condition(IndexCol3) 当查询时使用“索引列AND非索引列”过滤时,此索引会被利用来提升查询性能。 例如: Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(NonIndexCol1) Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2) AND Filter_Condition(NonIndexCol1) 当查询时使用“索引列OR非索引列”过滤时,此索引不会被使用,查询性能不会因为索引得到提升。 例如: Filter_Condition(IndexCol1) OR Filter_Condition(NonIndexCol1) (Filter_Condition(IndexCol1) AND Filter_Condition(IndexCol2))OR ( Filter_Condition(NonIndexCol1)) 当查询时使用多个列进行范围查询时,只有联合索引中最后一个列可指定取值范围,前面的列只能设置为“=”。 例如:针对C1、C2、C3列创建了联合索引,需要进行范围查询时,只能针对C3设置取值范围,过滤条件为“C1=XXX,C2=XXX,C3=取值范围”。 针对添加了二级索引的用户表,可以通过Filter来查询数据,在单列索引和复合列索引上进行过滤查询,查询结果都与无索引结果相同,且其数据查询性能高于无二级索引用户表的数据查询性能。
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样例代码 nameNode=hdfs://hacluster resourceManager=10.1.130.10:26004 queueName=QueueA dataLoadRoot=examples oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/oozie_cli/${dataLoadRoot}/apps/dataLoad start=2013-04-02T00:00Z end=2014-04-02T00:00Z workflowAppUri=${nameNode}/user/oozie_cli/${dataLoadRoot}/apps/dataLoad
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参数解释 “job.properties”文件中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 nameNode HDFS NameNode集群地址 resourceManager Yarn ResourceManager地址 queueName 流程任务处理时使用的MapReduce队列名 dataLoadRoot 流程任务所在目录名 oozie.coord.application.path Coordinator流程任务在HDFS上的存放路径 start 定时流程任务启动时间 end 定时流程任务终止时间 workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 可以根据业务需要,以“key=values”的格式自定义参数及值。
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操作步骤 编译JDBC样例程序: 在IDEA界面左下方单击“Terminal”进入终端,执行命令mvn clean package进行编译。 当输出“BUILD SUCCESS”,表示编译成功,如下图所示。编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“-with-dependencies”字段的jar包。 运行JDBC样例程序: 使用Windows命令行形式运行JDBC样例工程: 在Windows上创建一个目录作为运行目录,如“D:\jdbc_example”,将1中生成的“target”目录下包名中含有“-with-dependencies”字段的Jar包放到该路径下,并在该目录下创建子目录“src/main/resources”,将已获取的“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令运行Jar包: cd /d d:\jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar包名称仅供参考,具体名称以实际生成为主。 在命令行终端查看样例代码中的HQL所查询出的结果,运行成功结果会有如下信息: Create table success! _c0 0 Delete table success! 使用IntelliJ IDEA形式运行JDBC样例工程: 在IntelliJ IDEA的jdbc-examples工程的“JDBCExample”类上单击右键,在弹出菜单中选择“Run JDBCExample.main()”,如下图所示: 在IntelliJ IDEA输出窗口查看样例代码中的HQL所查询出的结果,会有如下信息: Create table success! _c0 0 Delete table success!
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操作场景 在程序代码完成开发后,您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar,只需将样例工程复制到编译机器上即可。 用户需保证worker和driver的Python版本一致,否则将报错:"Python in worker has different version %s than that in driver %s."。 用户需保证Maven已配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库,具体可参考配置华为开源镜像仓
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操作步骤 将从IntelliJ IDEA打包出来的jar包放入指定文件夹(例如“D:\source”)。 在样例代码目录“src/storm-examples/storm-examples”下创建“lib”目录,将IntelliJ IDEA中导出的jar包复制到“lib”目录下,并解压。 若业务需要访问外部组件,其所依赖的配置文件请参考相关开发指引,获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件,其所依赖的jar包请参考相关开发指引,获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。 在IntelliJ IDEA样例工程的“tools”目录下找到打包工具:“storm-jartool.cmd”。 双击打包工具,输入要打包的jar包所在目录(“D:\source”)并回车,再输入打出包存放的目录(“D:\target”),在“D:\target”中,会生成“source.jar”文件。
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Impala SQL语法规则之判空 判断字段是否为“空”,即没有值,使用“is null”;判断不为空,即有值,使用“is not null”。 要注意的是,在Impala SQL中String类型的字段若是空字符串, 即长度为0,那么对它进行is null的判断结果是False。此时应该使用“col = '' ”来判断空字符串;使用“col != '' ”来判断非空字符串。 正确示例: select * from default.tbl_src where id is null; select * from default.tbl_src where id is not null; select * from default.tbl_src where name = ''; select * from default.tbl_src where name != ''; 错误示例: select * from default.tbl_src where id = null; select * from default.tbl_src where id != null; select * from default.tbl_src where name is null; select * from default.tbl_src where name is not null;注:表tbl_src的id字段为Int类型,name字段为String类型。
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获取数据库连接 使用JDK的驱动管理类java.sql.DriverManager来获取一个Impalad的数据库连接。 Impalad的数据库URL为url="jdbc:hive2://xxx.xxx.xxx.xxx:21050;auth=noSasl;principal=impala/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=impala/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/impala.keytab"; 以上已经经过安全认证,所以用户名和密码为null或者空。 // 建立连接 connection = DriverManager.getConnection(url, "", "");
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执行Impala SQL 执行Impala SQL,注意Impala SQL不能以";"结尾。 正确示例: String sql = "SELECT COUNT(*) FROM employees_info"; Connection connection = DriverManager.getConnection(url, "", ""); PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); resultSet = statement.executeQuery(); 错误示例: String sql = "SELECT COUNT(*) FROM employees_info;"; Connection connection = DriverManager.getConnection(url, "", ""); PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); resultSet = statement.executeQuery();
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Hive JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接Impalad时,需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 所以在客户端程序开始前,必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classpath下没有相应的jar包,则客户端程序抛出Class Not Found异常并退出。 如下: Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance();
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多线程安全登录方式 如果有多线程进行login的操作,当应用程序第一次登录成功后,所有线程再次登录时应该使用relogin的方式。 login的代码样例: private Boolean login(Configuration conf){ boolean flag = false; UserGroupInformation.setConfiguration(conf); try { UserGroupInformation.loginUserFromKeytab(conf.get(PRINCIPAL), conf.get(KEYTAB)); System.out.println("UserGroupInformation.isLoginKeytabBased(): " +UserGroupInformation.isLoginKeytabBased()); flag = true; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return flag; } relogin的代码样例: public Boolean relogin(){ boolean flag = false; try { UserGroupInformation.getLoginUser().reloginFromKeytab(); System.out.println("UserGroupInformation.isLoginKeytabBased(): " +UserGroupInformation.isLoginKeytabBased()); flag = true; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return flag; }
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代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testPut方法中。 /** * Put data */ public void testPut() { LOG.info("Entering testPut."); String URL = "jdbc:phoenix:" + conf.get("hbase.zookeeper.quorum"); // Insert String upsertSQL = "UPSERT INTO TEST VALUES(1,'John','100000', TO_DATE('1980-01-01','yyyy-MM-dd'))"; try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, props); Statement stat = conn.createStatement()){ // Execute Update SQL stat.executeUpdate(upsertSQL); conn.commit(); LOG.info("Put successfully."); } catch (Exception e) { LOG.error("Put failed.", e); } LOG.info("Exiting testPut."); }
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打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如:“/opt/female/user.keytab”,“/opt/female/krb5.conf”。 运行Python样例代码无需通过Maven打包,只需要上传user.keytab、krb5.conf 文件到客户端所在服务器上。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt/female/” )下。
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