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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS,HBase 或对象存储服务(OBS)中的Hadoop数据提供快速,交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序
Alluxio应用开发简介 Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置,从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。
OpenTSDB应用开发简介 OpenTSDB简介 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点:
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套,出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed,Stage一直重试,任务无法正常完成。
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive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“emp
Java API介绍。 常用概念 Topic Kafka维护的同一类的消息称为一个Topic。 Partition 每一个Topic可以被分为多个Partition,每个Partition对应一个可持续追加的、有序不可变的log文件。 Producer 将消息发往Kafka Topic中的角色称为Producer。
HDFS应用开发规则 HDFS NameNode元数据存储路径 NameNode元数据信息的默认存储路径为“${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/data”,该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode的镜像备份参数为“fs
Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
HBase样例程序开发思路 通过典型场景,您可以快速学习和掌握HBase的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中的使用A业务的用户信息,如表1所示,A业务操作流程如下: 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。
Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
Storm开发指南 Storm应用开发概述 准备Storm应用开发环境 开发Storm应用 调测Storm应用 Storm应用开发常见问题
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套,出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed,Stage一直重试,任务无法正常完成。
使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C++语言开发的,但它支持使用C++、Java、Python等语言进行程序开发,推荐用户使用Java语言进行Kudu应用程序开发。 Kudu采用的接口与Apache Kudu保持一致,请参考https://kudu
to="end"/> <error to="fail"/> </action> <kill name="fail"> <message>This workflow failed, error message[${wf:error
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑,而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为Topology内部的源数据。