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Storm-JDBC开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用开源Storm-JDBC工具包,完成Storm和JDBC之间的交互。Storm-JDBC中包含两类Bolt:JdbcInsertBolt和JdbcLookupBolt。其中,JdbcLookupBolt主要负责从数据库
Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明 问题 当更新索引字段数据时,如果用户表已经存在一批数据,则BulkLoad工具不能更新全局和局部可变索引。 回答 问题分析 创建表。 CREATE TABLE TEST_TABLE( DATE varchar not null
Data Movement工具进行数据迁移。 因此,能够基于数据的age自动识别出老化的数据,并将它们迁移到价格低廉的存储介质(如Disk/Archive)上,会给用户节省很高的存储成本,提高数据管理效率。 HDFS Auto Data Movement工具是HDFS冷热数据迁移的
Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包,完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能;KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。
applicationID命令后Spark只会停掉任务对应的SparkContext,而不是退出当前进程。如果当前进程中存在其他常驻的线程(类似spark-shell需要不断检测命令输入,Spark Streaming不断在从数据源读取数据),SparkContext被停止并不会终止整个进程。 如果需要退出Driver进程,建议使用kill
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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是
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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是
对于Python开发环境,直接使用Editra编辑器(或其他编写Python应用程序的IDE)即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。 使用FTP工具,将运行调测环境的客户端包文件“MRS_Service_client”下载到本地,并解压得到目录“MRS_Services_ClientConfig”。
Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包,完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能;KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。
-m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据,默认是4个,该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式,利用了数据库的导入工具,如MySQL的mysqlimport,可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。 -update-key <col-name>
list的值直接引用Yarn中对应配置项的值,因此需要修改Yarn中对应配置项的值并重启Yarn和MapReduce服务。 TLSv1协议存在安全漏洞,请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令: curl -k -i --negotiate -u : "https://10
流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入,也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能: 支持Kafka,DFS多种数据源接入
1 Zhang 20 CityA 2 Li 30 CityB 3 Wang 35 CityC 数据规划 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"
1 Zhang 20 CityA 2 Li 30 CityB 3 Wang 35 CityC 数据规划 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"
使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 应用场景 本实践基于华为云MapReduce服务所编写,用于指导您了解MRS的基本功能,利用MRS服务的Spark2x组件,对车主的驾驶行为进行分析统计,得到用户驾驶行为的分析结果。 原始数据为车主的驾驶行为信息,包括车主在日常的驾驶
dk/),查看网站是否能正常访问。如果访问异常,请先开通本地网络。 确认当前开发工具是否开启代理。下载jar包前需要确保开发工具代理关闭。 比如以2020.2版本的IntelliJ IDEA开发工具为例,单击“File > Settings > Appearance & Behavior
Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包,完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能;KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。
list的值直接引用Yarn中对应配置项的值,因此需要修改Yarn中对应配置项的值并重启Yarn和MapReduce服务。 TLSv1协议存在安全漏洞,请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令: curl -k -i --negotiate -u : "https://10