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准备本地应用开发环境 在进行二次开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通
准备ClickHouse应用开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本。 运行环境:Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTPS
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本。 运行环境:Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置
Value就是对应存储的二进制数据对象。 Column Family 列族,一个表在水平方向上由一个或多个Column Family组成。一个CF(Column Family)可以由任意多个Column组成。
在Data Studio左侧的“对象浏览器”中,右键要导出的表,选择“导出表数据”。在导出界面选择具体的导出路径,格式选择CSV、分隔符选择逗号,在安全免责声明下选择“我同意”,单击“确定”完成数据导出。
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本。 运行环境:Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置
需要关闭JDK的两个对象statement和connection。 如下: finally { if (null !
在Data Studio左侧的“对象浏览器”中,右键要导出的表,选择“导出表数据”。在导出界面选择具体的导出路径,格式选择CSV、分隔符选择逗号,在安全免责声明下选择“我同意”,单击“确定”完成数据导出。
在云服务列表中选择“存储 > 对象存储服务”,登录OBS管理控制台。 单击“并行文件系统”,创建一个并行文件系统,并上传测试数据文件。 例如创建的文件系统名称为“mrs-demo-data”,单击系统名称,在“文件”页面中,新建一个文件夹“flink”,上传测试数据至该目录中。
快速购买MRS集群 MRS包含了多种大数据组件,用户可基于企业大数据场景的业务场景、数据类型、可靠性要求以及资源预算等要求合理选择集群类型。 本章节以HBase查询集群为例介绍如何快速购买一个MRS集群。HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠,性能优异、可伸缩
准备本地应用开发环境 Hive组件可以使用JDBC/HCatalog/Python/Python3接口进行应用开发。 准备JDBC/HCatalog开发环境 表1 JDBC/HCatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本
准备本地应用开发环境 Hive组件可以使用JDBC、HCatalog、Python、Python3接口进行应用开发。 准备JDBC/HCatalog开发环境 表1 JDBC/HCatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本
MRS 1.9.2.3及之后版本补丁说明 MRS 1.9.2.5补丁说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.2.5 发布时间 2024-05-30 安装前处理 安装此补丁前,如果之前有装过MRS_1x2x_Patch_Diskmgt_20230308.tar.gz补丁,需要先卸载该补丁
调测OpenTSDB应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 在Windows上配置集群的IP与主机名映射关系。登录集群后台,执行命令cat /etc/hosts后,把hosts文件中的IP与主机名映射关系拷贝到“C:\Windows
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar,只需将样例工程复制到编译机器上即可
因为单次函数调用就要处理掉一个partition所有的数据,如果内存不够,垃圾回收时是无法回收掉太多对象的,很可能出现OOM异常。所以使用这类操作时要慎重! 使用filter之后进行coalesce操作。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar,只需将样例工程复制到编译机器上即可
在Windows中调测Impala JDBC应用 JDBC客户端的命令行形式运行 运行样例。 依照准备Impala JDBC客户端中导入和修改样例后,并从集群Manager获取到keytab文件放置到样例工程的conf下(普通模式集群可忽略),即“impala-examples/conf
DataSet DataSet是一个由特定域的对象组成的强类型集合,可通过功能或关系操作并行转换其中的对象。 每个Dataset还有一个非类型视图,即由多个列组成的DataSet,称为DataFrame。