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分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。
合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化,但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO(Cost-Bsed Optimizer)是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后,CBO优化器可以基于表和列的统计信息,进行一系列的估算,最终选择出合适的查询计划。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。
查询Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性,如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Impala自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析,如何创建、定义自定义函数请见开发Impala用户自定义函数。
ocalBackup/”是否有充足的空间。 如果数据要备份至OBS中,需要当前集群已对接OBS,并具有访问OBS的权限。MRS 3.5.0及之后版本支持备份数据到OBS。 备份Flink元数据 在FusionInsight Manager,选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理”。
已安装Impala服务的集群。 访问StateStore WebUI 登录Manager页面,请参见访问FusionInsight Manager(MRS 3.x及之后版本)。 选择“服务 > Impala”。 在“概览”页面,单击“基本信息”区域中“StateStore WebUI”后的“StateS
击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步)。 MRS 3.x及后续版本,登录FusionInsight Manager,具体请参见访问FusionInsight Manager(MRS 3.x及之后版本)。然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Kafka”。
Hive的主要应用于海量数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制,在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性: 数据文件加密机制:开源社区的Hive特性,请参见https://cwiki
查看Ranger用户权限同步信息 查看Ranger相关权限设置信息,例如查看用户、用户组、Role。 查看Ranger权限信息 使用Ranger管理员用户rangeradmin登录Ranger管理页面,具体操作可参考登录Ranger WebUI界面。 选择“Settings >
基于MRS-Flink数据存储进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.2.0及以后版本。 参数优化部分适配于MRS 3.2.0及以后版本。 该规范中与开源社区不一致的点,以本文档为准。 参考资料 Flink开源社区开发文档:https://nightlies
创建MRS集群数据备份任务 Manager支持在界面上创建备份任务,运行备份任务对指定的数据进行备份。 创建数据备份任务(MRS 3.x及之后版本) 登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理 > 创建”。 图1 创建备份任务 设置“
TABLES命令用于显示所有在当前database中的table,或所有指定database的table。 命令格式 SHOW TABLES [IN db_name]; 参数描述 表1 SHOW TABLES参数描述 参数 描述 IN db_name Database名称,仅当需要显示指定Database的所有Table时配置。
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行,一般的优化规则都是启发式的优化规则,启发式的优化规则,仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化,没有考虑数据本身的特点,也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 配置场景 Spark优化sql的执行,一般的优化规则都是启发式的优化规则,启发式的优化规则,仅仅根据逻辑计划本身的特点给出优化,没有考虑数据本身的特点,也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优
Hudi Savepoint操作说明 Savepoint用于保存并还原自定义的版本数据。 Hudi提供的savepoint就可以将不同的commit保存起来以便清理程序不会将其删除,后续可以使用Rollback进行恢复。 使用spark-sql管理savepoint。 示例如下:
户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步)。 MRS 3.x及后续版本,登录FusionInsight Manager,然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 ”。 登录Storm WebUI: MRS 2.x及之前版本:选择“Storm”,在“Storm 概述”的“Storm
Hudi Savepoint操作说明 Savepoint用于保存并还原自定义的版本数据。 Hudi提供的savepoint就可以将不同的commit保存起来以便清理程序不会将其删除,后续可以使用Rollback进行恢复。 使用spark-sql管理savepoint。 示例如下:
创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数: Spark: hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要删除的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要删除的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划