检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
la样例代码 功能简介 在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar,该jar包可在MRS client目录下获取。 代码样例
e patch success.”表示执行完成。 执行完之后,重新下载的客户端就已经是安装补丁的客户端。 该步骤耗时比较长,且执行完之后不需要重启组件。 补丁安装完成后,不能删除补丁目录相关文件,否则会响补丁的卸载功能。 扩容节点安装补丁 扩容操作时关闭“启动组件”开关。 将“MRS_Log4j_Patch
配置Spark HA增强高可用 配置多主实例模式 配置Spark多租户模式 配置多主实例与多租户模式切换 父主题: Spark Core企业级能力增强
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:高并发pi
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:高并发pi
SQL表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS的块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,即一个Task。在有很多小文件时,Spark会启动很多Task,此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响系统性能。 针对小文件很多的场景,DataSour
SQL表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS的块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,即一个Task。在有很多小文件时,Spark会启动很多Task,此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响系统性能。 针对小文件很多的场景,DataSour
致数据膨胀的算子时,使用该特性可以有效减少数据的膨胀倍数,且减少shuffle落盘的数据,从而获得性能提升。开启后,count(distinct)算子的实现,将由原来的expand+多轮聚合,变成普通的count_distinct聚合函数。 使用约束 作业已配置足够的内存。 配置参数
1-jar-with-dependencies.jar ,复制到“/opt/impala_examples”下。 开启Kerberos认证的安全集群下把从准备MRS应用开发用户获取的“user.keytab”和“krb5.conf”复制到“/opt/impala_examples/conf”下。
2.1-jar-with-dependencies.jar ,拷贝到“/opt/impala_examples”下 开启Kerberos认证的安全集群下把从4获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到/opt/impala_examples/conf下。普通集群可跳过该步骤。
group、hive组,同时添加Oozie的角色操作权限。若使用Hive多实例,该用户还需要从属于具体的Hive实例组,如hive3。 用户同时还需要至少有manager_viewer权限的角色。 获取运行状态的Oozie服务器(任意实例)URL,如“https://10.1.130
参数 描述 database_name Database名称,由字母、数字和下划线(_)组成。 table_name Database中的表名,由字母、数字和下划线(_)组成。 using 参数hudi,定义和创建Hudi table。 table_comment 表的描述信息。 location_path
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作:包括无类型,类似SQL的操作(比如select、where、groupBy),以及有类型的RDD操作(比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作:包括无类型,类似SQL的操作(比如select、where、groupBy),以及有类型的RDD操作(比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作:包括无类型,类似SQL的操作(比如select、where、groupBy),以及有类型的RDD操作(比
T 描述:给定0到1之间的数字分位数,返回分位数摘要中的近似百分位值。 values_at_quantiles(qdigest(T), quantiles) -> array(T) 描述:给定一组0到1之间的数字分位数,从分位数摘要中返回对应的近似百分位值组成的数组。 qdigest_agg(x)
客户端默认使用安装目录下文件Version中的“wsom=xxx”所配置的浮动IP刷新客户端配置,如需刷新为其他集群的配置文件,请执行本步骤前修改Version文件中“wsom=xxx”的值为对应集群的浮动IP地址。 全量更新主Master节点的原始客户端 场景描述 用户创建集群时,默认在集群所有节点的“/opt
默认配置为true,表示只向其中的一个副本写入数据(副本间通过复制表来完成同步,能保证数据的一致性)。 如果配置为false(不建议配置),表示向该分片的所有副本中写入相同的数据(副本间数据一致性不强,无法保证完全同步)。 macros标签 当前实例节点所在的分片和副本编号,可以用于区别不同的副本。 例
如图1所示,多个ClickHouse节点组成的集群,没有中心节点,更多的是一个静态资源池的概念,业务要使用ClickHouse集群模式,需要预先在各个节点的配置文件中定义cluster信息,等所有参与的节点达成共识,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
3/hbase/conf/”目录下的“hbase-env.sh”文件中。 每个角色都有各自的JVM参数配置变量,如表1。 表1 HBase相关JVM参数配置变量 变量名 变量影响的角色 HBASE_OPTS 该变量中设置的参数,将影响HBase的所有角色。 SERVER_GC_OPTS 该变量中设置的参数,将影响HBase