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Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended
ALM-45425 ClickHouse服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测ClickHouse实例状态,当检测到所有ClickHouse实例异常时,系统产生此告警。 当系统检测到任一ClickHouse实例恢复正常,且告警处理完成时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
配置MRS集群弹性伸缩 在大数据应用,尤其是实时分析处理数据的场景中,常常需要根据数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源。MRS的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群进行弹性伸缩。 弹性伸缩规则:根据集群实时负载对Task节点数量进行调整,数据量变化后触发扩缩容,有一定的延后性
在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后,可直接通过运行结果查看应用程序运行情况,也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件
常见概念 HBase表 HBase的表是三个维度排序的映射。从行主键、列主键和时间戳映射为单元格的值。所有的数据存储在HBase的表单元格中。 列 HBase表的一个维度。列名称的格式为“<family>:<label>”,<family>和<label>为任意字符组合。表由<family
运行SparkSubmit作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 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,统一的大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等
/clickhouse_migrate_metadata.sh -f yaml_file 输入源集群、目的集群的用户名和密码 元数据搬迁失败处理方法: 排查元数据搬迁失败原因,仔细排查配置文件内容,检视是否有参数配置错误。 是,如果有参数配置错误,请重新配置并执行元数据搬迁。
创建CDL数据同步任务作业 操作场景 CDLService WebUI提供可视化的作业编排页面,用户可快速创建CDL作业,实现实时数据入湖。 前提条件 开启Kerberos认证的集群需已创建具有CDL管理操作权限的用户。 操作步骤 使用具有CDL管理操作权限的用户或admin用户(
导入并配置HetuEngine Python3样例工程 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 为了运行FusionInsight MRS产品HetuEngine组件的Python3样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于
准备连接Hive集群配置文件 应用程序开发或运行过程中,需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群,配置文件通常包括集群组件信息文件,可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点,需要与MRS集群内节点网络互通,同时配置hosts域名信息。 场景一:准备本地Windows
添加Impala的Ranger访问权限策略 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 操作场景 在创建完安装了Ranger组件的MRS集群后,Hive/Impala的权限控制集成在Ranger中,由于Impala复用Hive的权限策略,本章节主要介绍Hive组件如何集成在Ranger
查看MRS集群审计日志 “审计”页面记录用户对集群Manager页面操作信息。管理员可查看用户在Manager上的历史操作记录,审计管理包含的审计内容信息,请参考审计日志。 该任务指导用户在MRS Manager查看、导出审计日志工作,用于安全事件中事后追溯、定位问题原因及划分事故责任
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息,HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100,表示用户1在当天消费金额为100元。
导入并配置HetuEngine Python3样例工程 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 为了运行FusionInsight MRS产品HetuEngine组件的Python3样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python3,其版本不低于
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现有文件之后的添加操作
配置MRS集群用户的OBS的细粒度访问权限 开启细粒度权限时,用户通过该指导配置访问OBS权限,实现MRS用户对OBS文件系统下的目录权限控制。 该章节内容不适用于MRS 1.9.2版本。 如需对MRS的用户访问OBS的资源进行详细控制,可通过该功能实现。例如,您只允许用户组A访问某一
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支,其特点是明显简单
Spark2x与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(
手导出IoTDB数据 操作场景 该任务指导用户使用“export-csv.sh”将数据从IoTDB导出为CSV格式的文件。 导出CSV格式的数据文件,可能存在注入风险,请谨慎使用。 前提条件 已安装客户端,请参见。例如安装目录为“/opt/client”,以下操作的客户端目录只是举例
使用CDL从Opengauss同步数据到Hudi 操作场景 本章节指导用户通过开启Kerberos认证的集群的CDLService WebUI界面从Opengauss导入数据到Hudi。 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本支持。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常