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Impala样例程序指导 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务,参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false,标识连接集群的认证模式为普通模式。
data的存储路径。 select name, partition, active, path from system.parts where database = '数据库名' and table= '表名' and active = 1; 图10 冷热数据查询结果 当前系统时间为2024年4月份
hetu-cli --catalog 数据源名称 --schema 数据库名 例如执行以下命令: hetu-cli --catalog hudi --schema default 执行以下命令,可正常查看数据库表信息或不报错即表示连接成功。 show tables; Hudi数据类型映射
--secure --port 9440 创建与CSV备份数据文件格式对应的表。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER Cluster名] ( name1 [type1] [DEFAULT|materialized|ALIAS
--secure --port 9440 创建与CSV备份数据文件格式对应的表。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER Cluster名] ( name1 [type1] [DEFAULT|materialized|ALIAS
使用Spark执行Hudi样例程序(Python) 使用python写Hudi表 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:sparknormal-examples.SparkOnHudiPythonExample.hudi_python_write_example。 插入数据: #insert
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
使用Spark执行Hudi样例程序(Python) 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:HudiPythonExample.py。 插入数据: #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
使用Spark执行Hudi样例程序(Python) 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:HudiPythonExample.py。 插入数据: #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 当大量的状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore,导致JVM GC占用大量时间时,可以通过如下配置,选择RocksDB作为状态后端。
使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:
策略及授权项说明 如果您需要对您所拥有的MapReduce服务(MRS)进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),如果华为账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用MRS服务的其它功能。
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
使用Spark执行Hudi样例程序(Python) 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:HudiPythonExample.py。 插入数据: #insert inserts = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen
SELECT句式。 这种方式比较灵活,可以在复制原表表结构的同时指定要复制哪些字段,不包括表的存储格式。 在启用了安全服务的集群中执行如下操作,需要在数据库中CREATE权限,使用CREATE AS SELECT句式创建表,需要对SELECT查询的表具有SELECT权限。详情请参见Hive应用开发概述。
请参见删除HBase数据。 7 A业务结束后,删除用户信息表。 请参见删除HBase表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统,RowKey的设计对性能影响很大,具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题: 开发HBase应用