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Source常用配置 参数 默认值 描述 channels - 与之相连的Channel,可以配置多个。用空格隔开。 在单个代理流程中,是通过channel连接sources和sinks。一个source实例对应多个channels,但一个sink实例只能对应一个channel。 格式如下: <Agent
使用HetuEngine HetuEngine交互查询引擎概述 HetuEngine用户权限管理 快速使用HetuEngine访问Hive数据源 添加HetuEngine数据源 配置HetuEngine物化视图 配置HetuEngine SQL诊断功能 开发和部署HetuEngine
读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后,会在Hive表中同步出:“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图,后缀为ro的表代表读优化视图。例如:同步给Hive的hudi表名为${table_name}, 同步Hive后hive表中
读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后,会在Hive表中同步出:“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图,后缀为ro的表代表读优化视图。例如:同步给Hive的hudi表名为${table_name}, 同步Hive后hive表中
开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台,用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务,也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS,用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
Hudi Cleaning操作说明 Cleaning用于清理不再需要的版本数据。 Hudi使用Cleaner后台作业,不断清除不需要的旧得版本的数据。通过配置hoodie.cleaner.policy和hoodie.cleaner.commits.retained可以使用不同的清理策略和保存的commit数量。
使用Spark执行Hudi样例程序(Scala) 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据: def insertData(spark: SparkSession
插入ClickHouse数据 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段,分别是String、UInt8和Date类型。 String insertSql = "insert into " + databaseName + "." + tableName + " values
Hive应用开发常见问题 Hive对外接口介绍 配置Windows通过EIP访问安全模式集群Hive 使用二次开发程序产生Unable to read HiveServer2异常如何处理 使用IBM JDK产生异常“Problem performing GSS wrap”如何处理
ClickHouse物化视图概述 由于TTL规则不会从原始表中同步到物化视图表,因此源表中带有TTL规则时,物化视图表同样需要配置TTL规则,并且建议与源表保持一致。 表1 普通物化视图与projection对比 物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度
ERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据,参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表,写入命令中加入参数:option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert"),指定写入
使用Spark/Spark2x Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强
使用Spark执行Hudi样例程序(Scala) 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据: def insertData(spark: SparkSession
使用Spark执行Hudi样例程序(Scala) 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieDataSourceExample。 插入数据: def insertData(spark: SparkSession
为什么创建Hive表失败? 问题 为什么创建Hive表失败? 回答 当源表或子查询具有大数据量的Partition时,创建Hive表失败。执行查询需要很多的task,此时输出的文件数就会很多,从而导致driver OOM。 可以在创建Hive表的语句中增加distribute b
成共识,业务才可以正确的交互访问,也就是说配置文件中的cluster才是通常理解的“集群”概念。 图1 ClickHouse集群 常见的数据库系统,隐藏了表级以下的数据分区、副本存储等细节,用户是无感知的,而ClickHouse则要求用户主动来规划和定义数据分片(shard)、分
Hudi故障处理 写入更新数据时报错Parquet/Avro schema 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并
Flink应用开发简介 组件介绍 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景: