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合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。全局二级索引应用于scan条件查询场景,查询均由索引表完成,无需关注用户表rowkey。在本样例中,用户表rowkey格式为:"r1","r2","r3"...,所有列都存储在info列族中。 样例功能说明 样例重点介绍全局二级索引的创建、状态修改、删除、以及基于二级索引查询的实现。
CF下的一个标签,可以在写入数据时任意添加,因此CF支持动态扩展,无需预先定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏,不同行的列的个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立的生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库
IoTDB支持的数据类型和编码 IoTDB支持如下几种数据类型和编码方式,参见表1。 表1 IoTDB支持的数据类型和编码 类型 说明 支持的编码 BOOLEAN 布尔值 PLAIN、RLE INT32 整型 PLAIN、RLE、TS_2DIFF、GORILLA、FREQ、ZIGZAG
场景下的秒级响应。通常这类数据量比较庞大,用户可能保存1至3年的数据。 例如在车联网行业,某车企将数据储存在HBase中,以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。 图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时:利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。
yconnector.ssl.enabled”为“true”的时候才开启SSL加密,否则不开启。 Job与Job之间的联系可能是多对多的关系,对于每个NettySink和NettySource算子的并发度而言,是一对多的关系,如图3所示。 图3 关系图 父主题: Flink
uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式,还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点:针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点:和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true:使用该功能
uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式,还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点:针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点:和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true:使用该功能。
优点:操作简单,支持cow表和mor表。 缺点:并发能力不足。 当Hudi表处于实时写入状态,并发执行delete/drop partition命令容易导致实时入库作业失败。 call clean_data命令删除历史数据 命令功能 call clean_data的功能是用来删除mor表的历史数据。
在IoTDBServer节点调测UDF应用 注册UDF 使用UDF进行查询 卸载UDF 父主题: 调测IoTDB应用
changelog与CDC格式的数据类似,只不过存储的方式不同,CDC格式数据会将更新前和更新后的数据在一行记录,而changelog数据会将更新数据拆分成两行,一行是对更新前数据的删除操作,一行是更新后的数据插入操作记录。Flink在计算的时候会将基于更新数据的聚合结果删除,再将基于更新后数据的计算结果插入。ch
在IoTDBServer节点调测UDF应用 注册UDF 使用UDF进行查询 卸载UDF 父主题: 调测IoTDB应用
MRS支持什么类型的分布式存储? 什么是区域和可用区? MRS是否支持更换网段? MRS集群内节点是否支持降配操作? 不同版本的Hive之间是否可以兼容? 数据存储在OBS和HDFS有什么区别? 10亿级数据量场景的解决方案有哪些? zstd压缩算法有什么优势?
d1.s1, root.sg.d1.s2)” 和“ example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候,向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。
在部署集群的时候,需要保证每一个IoTDBserver节点的UDF JAR包路径下都存在相应的Jar包。您可以通过修改IoTDB配置“udf_root_dir”来指定UDF加载Jar的根路径。 IoTDBServer所在节点的IP地址可在MRS集群管理控制台的“组件管理”界面
卸载UDF 语法 DROP FUNCTION <UDF-NAME> 示例 在IoTDB客户端执行以下命令,卸载名称为“example”的UDF。 DROP FUNCTION example 父主题: 在IoTDBServer节点调测UDF应用
在部署集群的时候,需要保证每一个IoTDBserver节点的UDF JAR包路径下都存在相应的Jar包。您可以通过修改IoTDB配置“udf_root_dir”来指定UDF加载Jar的根路径。 IoTDBServer所在节点的IP地址可在MRS集群管理控制台的“组件管理”界面
卸载UDF 语法 DROP FUNCTION <UDF-NAME> 示例 在IoTDB客户端执行以下命令,卸载名称为“example”的UDF。 DROP FUNCTION example 父主题: 在IoTDBServer节点调测UDF应用
Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致 问题现象 Core节点出现df显示的容量和du显示的容量不一致: 分别使用命令df -h 和命令du -sh /srv/BigData/hadoop/data1/查询得到的/srv/BigData/hadoop/data1/目录磁盘占用量相差较大(大于10
d1.s1, root.sg.d1.s2)” 和“ example(root.sg.d1.s2, root.sg.d1.s2)”的结果。 带自定义输入参数的查询 用户可以在进行UDF查询的时候,向UDF传入任意数量的键值对参数。键值对中的键和值都需要被单引号或者双引号引起来。 键值对参数只能在时间序列后传入。
0-LTS及之后的版本中,Spark2x服务改名为Spark,服务包含的角色名也有差异,例如JobHistory2x变更为JobHistory。 相关涉及服务名称、角色名称的描述和操作请以实际版本为准。 Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用