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回答 如果用户遇到chrome浏览器无法显示title,步骤如下: 请检查本机是否同时运行会影响chrome浏览器冒泡提示的工具,如果运行了,需要将该工具关闭。 父主题: Flink应用开发常见问题
使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2,并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。然后在Spark2x客户端,使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-Beeline工具创建Spark表table1。
oldap参数配置一览表 参数名 说明 Ldap服务监听端口 LDAP服务端口号。 重置LDAP账户密码 LDAP用于数据管理、同步和状态检测的机机账户(cn=root,dc=hadoop,dc=com和cn=pg_search_dn,ou=Users,dc=hadoop,dc=com)。
DistCp(MRS 3.x及之后版本) DistCp(distributed copy)是一个用于在本集群HDFS中或不同集群HDFS间进行大量数据复制的工具。在HBase、HDFS或Hive元数据的备份恢复任务中,如果选择将数据备份在备集群HDFS中,系统将调用DistCp完成操作。主备集群请
题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台,可以充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高,周期长,难运维和不灵活等问题。 针对上述问题,华为云提供了
t/ Windows:JDK安装目录\jre\lib\ext\ 安装IntelliJ IDEA和JDK工具,并进行相应的配置。 安装JDK。 安装IntelliJ IDEA工具。 在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ IDEA,选择“Configure”。
使用FusionInsight Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图2 选择配置工具 “Agent名”选择“server”,然后选择要使用
因为数据模型在建表时就已经确定,且无法修改。所以,选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合,极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量,非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方
可,同时需要兼顾数据分布均匀和查询吞吐均衡。 数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率。 查询吞吐利用查询SQL的分桶剪裁优化避免了全桶扫描,以提升查询性能。 分桶列的选取:优先考虑数据较为均匀且常用于查询条件的列作为分桶列。 可使用以下方法分析是否会导致数据倾斜:
最快的)。 在partition数据均匀分布的情况下,尽量保持partition个数是executor个数的整数倍,这样将会使资源得到合理利用。 父主题: Spark Streaming
配置Flume的参数。 使用Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图1 选择配置工具 “Agent名”选择“server”,然后选择要使用
配置Flume的参数。 使用Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图1 选择配置工具 “Agent名”选择“server”,然后选择要使用
阈值(即spark.sql.sources.parallelSplitDiscovery.threshold参数值)时,会生成一个Job,利用Executor的并行能力去读取,从而提升执行效率。 由于权限检查在获取表元数据之后,因此当读取的parquet表包含的文件数量很多时,会在报“Missing
在集群外客户端所在节点执行以下命令安装rng-tools工具: yum install rng-tools 执行以下命令启动rng-tools: systemctl start rngd 若还需实现当所在节点重启后,rng-tools工具自动运行,则执行以下命令: systemctl enable
因为数据模型在建表时就已经确定,且无法修改。所以,选择一个合适的数据模型非常重要。 Aggregate模型可以通过预聚合,极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量,非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方
使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2,并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。然后在Spark2x客户端,使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-beeline工具创建Spark表table1。
使用FusionInsight Manager界面中的Flume配置工具来配置Flume角色服务端参数并生成配置文件。 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”。 图2 选择配置工具 “Agent名”选择“server”,然后选择要使用
阈值(即spark.sql.sources.parallelSplitDiscovery.threshold参数值)时,会生成一个Job,利用Executor的并行能力去读取,从而提升执行效率。 由于权限检查在获取表元数据之后,因此当读取的parquet表包含的文件数量很多时,会在报“Missing
最快的)。 在partition数据均匀分布的情况下,尽量保持partition个数是executor个数的整数倍,这样将会使资源得到合理利用。 父主题: Spark Streaming
Windows:JDK安装目录\jre\lib\ext\ 安装IntelliJ IDEA、JDK和Scala工具,并进行相应的配置。 安装JDK。 安装IntelliJ IDEA。 安装Scala工具。 在IntelliJ IDEA中配置JDK。 打开IntelliJ IDEA,选择“Configure”。