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Consumer$ConsumerThread.run(Consumer.java:40) 可能原因 客户端和服务端Jar版本不一致。 解决办法 修改Consumer应用程序中Kafka jar,确保和服务端保持一致。 父主题: 使用Kafka
fromArgs(args); final String hostName = paraTool.get("hostName"); // 修改hosts文件,使用主机名 final String keytab = paraTool.get("keytab");
ontainer自动清理该目录,因此yarn-cluster模式不存在此问题。 解决措施 可在Linux下设置/tmp临时目录自动清理,或修改客户端中spark-defaults.conf配置文件的spark.local.dir配置项的值,将临时目录指定到特定的目录,再对该目录单独设置清理机制。
为弹性云服务器申请和绑定弹性公网IP”。 记录公网IP和私网IP的对应关系将hosts文件中的私网IP改为对应的公网IP。 将krb5.conf文件中的IP地址修改为对应IP的主机名称。 配置集群安全组规则。 在集群“概览”界面,选择“添加安全组规则 > 管理安全组规则”。 在“入方向规则”页签,选择
x.x/install/FusionInsight-dbservice-2.7.0”为DBService工作区安装目录,请按照实际环境进行修改。 进入“$BIGDATA_HOME/FusionInsight_BASE_x.x.x/install/FusionInsight-dbservice-2
] ) CUBE ( column [, ...] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题: HetuEngine DQL SQL语法说明
及时对Hudi表进行compaction防止Hudi Source算子Checkpoint完成时间过长 当Hudi Source算子Checkpoint完成时间长时,可检查该Hudi表compaction是否正常。因为当长时间不做compaction时list性能会变差。 在事实表与维度
FS时,由于使用了SSL安全加密,需要确保Curl命令所支持的SSL协议在集群中已添加支持。若不支持,可对应修改集群中SSL协议。例如,若Curl仅支持TLSv1协议,修改方法如下: 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >
HetuEngine与其他组件的关系 HetuEngine安装依赖MRS集群,其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集方面的应用。
、7、8个收费站)且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 : 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多,对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 : 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序,处理后数据如下: 车牌号1,[(通过时间,收费站
SparkLauncher类。默认提供了SparkLauncherJavaExample和SparkLauncherScalaExample示例,您需要根据实际业务应用程序修改示例代码中的传入参数。 如果您使用Java语言开发程序,您可以参考如下示例,编写SparkLauncher类。 public static
文件。 容量规格 ConfigNode容量规格 当创建新的存储组时,IoTDB默认为该存储组分配10000个槽位,数据写入时根据写入的设备名和时间值,分配或创建一个data region并挂载在某个槽位上。所以ConfigNode的内存容量占用跟存储组个数和该存储组持续写入的时间相关。
Browser”显示的数字表示集群中所有作业的总数。 “Job Browser”将显示作业以下信息: 表1 MRS作业属性介绍 属性名 描述 “Logs” 表示作业的日志信息。如果作业有输出日志,则显示。 “ID” 表示作业的编号,由系统自动生成。 “Name” 表示作业的名称。 “Application
缺点:需要定期合并整理compact,否则碎片文件较多。读取性能较差,因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件,可以使用操作系统的文件系统存储,也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了
缺点:需要定期合并整理compact,否则碎片文件较多。读取性能较差,因为需要将delta log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件,可以使用操作系统的文件系统存储,也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了
echo "${files[*]}") 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client
参数TABLE_NAME和REGION_NAME分别为指定的表名和Region名,如果指定参数'FILTER_BY_OP' => 'AND',则返回的每条结果必须匹配所有的指定条件,否则只需匹配任一条件即可。 查看指定用户、指定客户端的慢请求,以下命令表示返回满足USER或CLIENT_IP的结果:
test --zookeeper 192.168.234.231:2181/kafka --from-beginning 当可以消费到数据时,表示集群服务正常。 查看Consumer相关配置,发现ZooKeeper连接地址错误。 Flume server.sources.Source02
echo "${files[*]}") 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例): bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client
文件的owner需要为执行命令的用户。 当前用户需要对该文件有读、写权限。 要求文件的格式与表指定的存储格式相同。如创建表时指定stored as rcfile,但是文件格式为txt,则不符合要求。 文件名不能以下横线(_)或点(.)开头,以这些开头的文件会被忽略。 父主题: 使用Hive