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Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架,提供分析挖掘与迭代式内存计算能力,支持多种语言(Scala/Java/Python)的应用开发。 适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算(Iterative
MRS集群日志概述 日志描述 MRS集群的日志保存路径为“/var/log/Bigdata”。日志分类见下表: 表1 日志分类一览表 日志类型 日志描述 安装日志 安装日志记录了Manager、集群和服务安装的程序信息,可用于定位安装出错的问题。 运行日志 运行日志记录了集群各服
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。
使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS Hive 应用场景 MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS)提供企业级大数据集群云服务,里面包含HDFS、Hive、Spark等组件,适用于企业海量数据分析。 其中Hive提供类SQL查询语言,帮助用户对大
准备连接Hive集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群,需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Hive权限配置示例供参考,在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
HDFS开源增强特性 HDFS开源增强特性:文件块同分布(Colocation) 离线数据汇总统计场景中,Join是一个经常用到的计算功能,在MapReduce中的实现方式大体如下: Map任务分别将两个表文件的记录处理成(Join Key,Value),然后按照Join Key
快速开发Flink应用 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
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使用Loader导入数据 操作场景 该任务指导用户完成将数据从外部的数据源导入到MRS的工作。 一般情况下,用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时,必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件 创建或
使用Loader导入数据至MRS集群 操作场景 该任务指导用户完成将数据从外部的数据源导入到MRS的工作。 一般情况下,用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时,必须对已安装的Loader客户端进行配置。 前提条件
Flume常用配置参数 部分参数可在Manager界面配置。 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink,各模块配置参数说明可通过本节内容了解。 MRS 3.x及之后版本部分参数可通过Manager界面配置,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”,
Flume常用配置参数 MRS 3.x之前版本需在“properties.properties”文件中配置。 MRS 3.x及之后版本,部分参数可在Manager界面配置。 基本介绍 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink,各模块配置参数说明可通过本节内容了解。