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HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
参数名称 参数描述 示例 数据连接类型 选择数据连接的类型，包含HDFS、Kafka、Redis。 选择Redis数据连接类型时，需提前准备“分布式缓存服务 Redis版”实例，并确保其“实例类型”为“Cluster集群”、“访问方式”为“免密访问”、同时“区域”和“虚拟私有云”需与Flink所在集群相同。
bigdata_env 如果集群为安全模式，执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。 kinit 组件业务用户 在hdfs命令行显式添加要访问的OBS文件系统。 例如： 使用以下命令访问OBS文件系统。 hdfs dfs -ls obs://OBS并行文件系统名称/路径
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark
参数名称 参数描述 示例 数据连接类型 选择数据连接的类型，包含HDFS、Kafka、Redis。 选择Redis数据连接类型时，需提前准备“分布式缓存服务 Redis版”实例，并确保其“实例类型”为“Cluster集群”、“访问方式”为“免密访问”、同时“区域”和“虚拟私有云”需与Flink所在集群相同。
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(jsc); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = jsc
ple Spark on HBase 程序-分布式Scan HBase表 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseDistributedScanExample Spark on HBase 程序-分布式Scan HBase表 Scala SparkO
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
ple Spark on HBase 程序-分布式Scan HBase表 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseDistributedScanExample Spark on HBase 程序-分布式Scan HBase表 Scala SparkO
some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark
NCE_IP”变量查看。 “priority_network”主要用于帮助系统选择正确的网卡IP作为FE或BE的IP，建议任何情况下，都显式的设置该参数，避免后续机器增加新网卡导致IP选择不正确问题。“priority_network”的值是CIDR格式表示的，用于保证所有节点都
some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换，将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark
选择ClickHouse - 导入前清理数据 选择“true”或“false” 说明： 如果导入的表为ClickHouse分布式表，且需要清理数据时，请在导入前手动删除ClickHouse分布式表对应的本地表中的数据。 true 单击“保存并运行”，开始保存并运行作业。 查看作业完成情况 进入“Loader
登录ClickHouse客户端节点，连接服务端，具体请参考ClickHouse客户端使用实践。 执行如下命令，查询插入数据的本地表对应的分布式表，查看结果是否符合预期： select count(1) from testdb1.testtb1_all; 父主题： ClickHouse数据导入
CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群方案如图1所示。 图1 Hadoop数据迁移示意 方案优势 简单易用：免编程，向导式任务开发界面，通过简单配置几分钟即可完成迁移任务开发。 迁移效率高： 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化，并针对特定数据源写入做了专项优化，迁移效率高。 实时监控：迁
Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。 说明： PARQUET格式是一种列式存储格式，PARQUET要求Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，Hive使用字段
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