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导入并配置Kafka样例工程 获取样例工程文件夹。 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”目录下的样例工程文件夹“kafka-examples”。 获取配置文件。 若需要在本地Windows调测Kafka样例代码,将准备连接Kafka集群配置文件时获取的
在本地Windows环境中调测Hive JDBC样例程序 在程序代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 如果Windows开发环境中使用IBM JDK,不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 需要
HDFS支持集群掉电自动恢复 操作场景 HDFS数据写入磁盘时会先写入操作系统缓存,当操作系统缓存写入完成后则认为数据写入完成,缓存数据写入磁盘工作交由操作系统完成。如果此时集群断电,则缓存的数据就会丢失,造成HDFS丢块现象。在HDFS启动时如果有丢块,那么HDFS会进入安全模式,无法自动恢复。
在Windows中调测JDBC样例程序 在程序代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 如果Windows开发环境中使用IBM JDK,不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 需要在运行样例代码的本
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OpenTSDB HTTP API接口介绍 OpenTSDB提供了基于HTTP或HTTPS的应用程序接口。请求方式是通过向资源对应的路径发送标准的HTTP请求,请求包含GET、POST方法。它的接口与开源OpenTSDB保持一致,请参见https://opentsdb.net/d
HDFS应用开发常用概念 DataNode 将文件切分成大小相同的块(称为“数据块”),存储在不同的DataNode上,并且周期性地向NameNode报告该DataNode的数据存放情况。 NameNode 用于管理文件系统的命名空间、目录结构、元数据信息以及提供备份机制等。 Active
导入并配置HDFS样例工程 操作场景 HDFS针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习HDFS工程。 以下操作步骤以导入HDFS样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 导入样例工程 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”目录下的样例
导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例
配置Kafka后进先出 配置场景 当Spark Streaming应用与Kafka对接,Spark Streaming应用异常终止并从checkpoint恢复重启后,对于进入Kafka数据的任务,系统默认优先处理应用终止前(A段时间)未完成的任务和应用终止到重启完成这段时间内(B
更新数据连接 功能介绍 更新数据连接 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/data-connectors/{connector_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释:
配置Spark Streaming对接Kafka时数据后进先出功能 配置场景 当Spark Streaming应用与Kafka对接,Spark Streaming应用异常终止并从checkpoint恢复重启后,对于进入Kafka数据的任务,系统默认优先处理应用终止前(A段时间)未
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配置HDFS文件目录标签策略(NodeLabel) 配置场景 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过设置HDFS目录/文件对应一个标签表达式,同时设置每个DataNode对应一个或多个标签,从而给文件的数据块存储指定了特定范围的DataNode。 当使用基
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Impala应用开发建议 Coordinator和Executor分离部署,Coordinator根据集群规模部署2-5个 Coordinator承担缓存元数据,解析SQL执行计划,和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存,而Executor承担数据读写,算子计算等功能,主要使用
实时OLAP场景介绍 传统数据集市场景实时数据和离线数据分离,集市层指标通过预聚合进行定制化开发,时效性低,复杂性高,灵活性差。 基于Doris的实时OLAP场景离线和实时数据归一,无需离线预加工,基于海量明细数据直接进行多维秒级聚合/关联查询分析,具备实时、高效、灵活的特点。
技术支持 MRS服务是租户完全可控的半托管云服务,为用户提供一站式企业级大数据平台,用户可以在MRS集群上轻松运行Hadoop、Hive、Spark、HBase、Kafka、Flink等大数据组件,帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。