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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下。 以HDFS文本文件为输入数据 log1.txt:数据输入文件
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Python) 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表,然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Python) 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表,然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Python) 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表,然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
开发Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时,可以通过编写用户自定义函数UDF(User-Defined Functions)插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式,UDF分为有如下分类: 普通的UDF,用于操作单个数据行,且产生一个数据行作为输出。
在Linux中调测Impala JDBC应用 前提条件 已安装MRS客户端,具体请参见: 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用MRS客户端。 MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 操作步骤 在运行调测环境上创建一个目录作为
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/
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定HBase的table1表存储用户当天消费的金额信息,table2表存储用户历史消费的金额信息。 现table1表有记录key=1,cf:cid=100,表示用户1在当天消费金额为100元。 table2表有记录key=1
编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以将打包好的jar包上传至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。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后,编译jar包并上传至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Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。
查看Spark应用调测结果 操作场景 Spark应用程序运行完成后,您可以查看运行结果数据,也可以通过Spark WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路径和格式已经与Spark应用程序指定,您可以通过指定文件中获取到运行结果数据。
注册UDF 构建Jar包。 构建Jar包方式有以下两种: 方法一: 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > clean”,双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > install”,
配置Spark任务不获取HBase Token信息 配置场景 使用Spark提交任务时,Driver默认会去HBase获取Token,访问HBase则需要配置文件“jaas.conf”进行安全认证。此时如果用户未配置“jaas.conf”文件,会导致应用运行失败。 因此,根据应用是否涉及HBase进行以下处理:
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录,消息记录某个用户的基本信息,包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录,消息记录某个用户的基本信息,包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功
Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端,目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下,大流量会导致状态数据增加,增加存储压力,从而导致作业稳定性下降,或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后,建议您上传至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Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。
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集群未启用Ranger鉴权,需登录FusionInsight Manager授予该用户所属角色对应表的“Select授权”权限,详细操作请参考配置Hive表、列或数据库的用户权限章节。 集群启用了Ranger鉴权,需参考添加Hive的Ranger访问权限策略章节授予用户对应表的Import/Export操作权限。
Spark2x日志介绍 日志描述 日志存储路径: Executor运行日志:“${BIGDATA_DATA_HOME}/hadoop/data${i}/nm/containerlogs/application_${appid}/container_{$contid}” 运行中的任