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调测HBase Phoenix样例程序 HBase支持通过Phoenix调用JDBC接口来访问HBase服务。调测HBase Phoenix样例程序,默认集群已完成HBase对接Phoenix服务,具体对接步骤详情请参考HBase配置Phoenix。
HBase支持使用自带的ThriftServer2服务通过python来访问HBase服务。
start=3y-ago\&m=sum:testdata | python -m json.tool <tsd_ip>:所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。
确认服务端Flink组件已经安装。 下载Flink客户端程序。 登录MRS Manager。 单击“服务管理 > Flink > 下载客户端”,在“客户端类型”勾选“完整客户端”,“下载路径”选择“服务器端”,单击“确定”下载客户端到服务器端。
Flink Client CLI介绍 Flink CLI详细的使用方法参考官网描述:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/ops/cli.html。 常用CLI Flink常用的CLI如下所示: yarn-session.sh
在Linux中调测HBase应用 安装客户端时编译并运行HBase应用 未安装客户端时编译并运行HBase应用 查看HBase应用调测结果 父主题: 调测HBase应用
前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证时请执行该步骤,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager。 单击“系统设置 > 用户管理 > 添加用户”,为样例工程创建一个用户。
Alluxio常用概念 Masters 由两个进程组成,一个是处理用户请求和管理Journal存储系统元数据的Alluxio Master,另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源(例如:内存、SDD、HDD),
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended
Kafka样例程序开发思路 场景说明 Kafka是一个分布式消息系统,在此系统上您可以做一些消息的发布和订阅操作,假定用户要开发一个Producer,让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息,另外还需要实现一个Consumer,订阅该Topic,实时消费该类消息。 开发思路
打开Kudu表 功能简介 通过KuduClient.openTable(final String name)方法打开表对象。 代码样例 如下是打开表的代码片段: // 打开Kudu表 KuduTable table = client.openTable(tableName); 示例代码中
修改Kudu表 功能简介 通过KuduClient.alterTable(String name, AlterTableOptions ato)方法修改表对象。 代码样例 如下是写数据的代码片段: // Alter the table, adding a column with a
写Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newSession()方法生成一个KuduSession对象,然后再把插入记录动作执行到Kudu表里。 代码样例 如下是写数据的代码片段: // Create a KuduSession. KuduSession session
准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程(可选) 配置Spark应用安全认证 配置Spark Python3样例工程 父主题: Spark2x开发指南(安全模式)
追加信息到HDFS指定文件 功能简介 追加文件内容,是指在HDFS的某个指定文件后面,追加指定的内容。过程为: 使用FileSystem实例的append方法获取追加写入的输出流。 使用该输出流将待追加内容添加到HDFS的指定文件后面。 在完成后,需关闭所申请资源。 代码样例 如下是代码片段
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段,分别是String、UInt8和Date类型。 String
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据,ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。
创建ClickHouse表 本章节介绍创建ClickHouse表样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类的createTable方法中。 通过on cluster语句在集群中创建表1中tableName参数值为表名的ReplicatedMerge
插入ClickHouse数据 本章节介绍插入ClickHouse数据样例代码。 以下代码片段在com.huawei.clickhouse.examples包的“Demo”类中。 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段,分别是String、UInt8和Date类型。 String