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Spark scala API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext:获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组,包含DataFrame的所有列。
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快速开发Hive HCatalog应用 - MapReduce服务 MRS
多种客户端连接方式,支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。
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备份NameNode数据 - MapReduce服务 MRS
其他备份方式不需要准备备集群。 如果主集群部署为安全模式,且主备集群不是由同一个FusionInsight Manager管理,则必须配置系统互信,请参见配置跨Manager集群互信。如果主集群部署为普通模式,则不需要配置互信。
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Spark Scala API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext:获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组,包含DataFrame的所有列。
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准备连接HBase集群配置文件 - MapReduce服务 MRS
如果当前节点与MRS集群所在网络平面不互通,可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群,具体操作请参考配置Windows通过EIP访问安全模式集群HBase。
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Spark Java API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集 DataFrameReader:从外部存储系统加载DataFrame的接口。 DataFrameStatFunctions:实现DataFrame的统计功能。 UserDefinedFunction:用户自定义的函数。
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手动导入IoTDB数据 - MapReduce服务 MRS
**; 为避免安全风险,推荐使用交互式方式导入CSV文件。 CSV文件导入也可使用“.
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Spark Scala API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext:获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组,包含DataFrame的所有列。
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Spark Scala API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext:获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组,包含DataFrame的所有列。
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Spark Java API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集 DataFrameReader:从外部存储系统加载DataFrame的接口。 DataFrameStatFunctions:实现DataFrame的统计功能。 UserDefinedFunction:用户自定义的函数。
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HBase开源增强特性 - MapReduce服务 MRS
HBase双读特性是建立在主备集群容灾能力之上,两套集群同时产生毛刺的概率要远远小于一套集群,即采用双集群并发访问的方式,保证查询的稳定性。
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备份HBase元数据 - MapReduce服务 MRS
其他备份方式不需要准备备集群。 如果主集群部署为安全模式,且主备集群不是由同一个FusionInsight Manager管理,则必须配置系统互信,请参见配置跨Manager集群互信。如果主集群部署为普通模式,则不需要配置互信。
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Spark Java API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集 DataFrameReader:从外部存储系统加载DataFrame的接口。 DataFrameStatFunctions:实现DataFrame的统计功能。 UserDefinedFunction:用户自定义的函数。
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Spark Java API接口介绍 - MapReduce服务 MRS
DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集 DataFrameReader:从外部存储系统加载DataFrame的接口。 DataFrameStatFunctions:实现DataFrame的统计功能。 UserDefinedFunction:用户自定义的函数。
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Flink Job Pipeline增强 - MapReduce服务 MRS
采用TCP直接相连的方式,算子在分布式环境下,可能会调度到任意节点,上下游之间无法感知其存在。 Job Pipeline流图结构 Pipeline是由Flink的多个Job通过TCP连接起来,上游Job可以直接向下游Job发送数据。
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LOAD DATA - MapReduce服务 MRS
有两种完全不同的方式处理Bad Data: 按照原始数据加载所有数据,之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中,可以清理或擦除Bad Data,或者在发现Bad Data时让数据加载失败。 有多个选项可用于在CarbonData数据加载过程中清除源数据。
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IoTDB UDF概述 - MapReduce服务 MRS
void transform(Row row, PointCollector collector) throws Exception SlidingTimeWindowAccessStrategy 以滑动时间窗口的方式处理原始数据。
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Spark应用开发建议 - MapReduce服务 MRS
Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库,是因为Kryo要求要注册所有需要进行序列化的自定义类型,因此对于开发者来说,这种方式比较麻烦。 Spark Streaming性能优化建议 设置合理的批处理时间(batchDuration)。 设置合理的数据接收并行度。
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在Linux环境中调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0之前版本) - MapReduce服务 MRS
/*:conf/clickhouse-example.properties com.huawei.clickhouse.examples.Demo 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后,可通过以下方式查看程序运行情况: 通过运行结果查看程序运行情况。
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在Linux环境中调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0及之后版本) - MapReduce服务 MRS
source 客户端安装目录/bigdata_env cd 客户端安装目录/JDBC 或:cd 客户端安装目录/JDBCTransaction java -jar clickhouse-examples-*.jar 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后,可通过以下方式查看程序运行情况