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读取HDFS指定文件内容 功能简介 获取HDFS上某个指定文件的内容。过程为: 使用FileSystem实例的open方法获取读取文件的输入流。 使用该输入流读取HDFS的指定文件的内容。 在完成后,需关闭所申请资源。 代码样例 如下是读文件的代码片段,详细代码请参考com.huawei
创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务,同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段,详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2:多线程 final int THREAD_COUNT
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: 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。
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驱动程序和
CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作,执行前,需要获取对应的锁,各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表,√表示需要获取该锁,一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后,才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行,可以通过如下方法确定:表1两行代表两个
如果不存在overlap,执行3。 如果存在overlap,执行1。 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > 更多 > 执行HMaster倒换”,完成HMaster主备倒换。 执行hbase hbck -j ${CLIENT_
在Hue WebUI使用元数据浏览器 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中管理Hive的元数据,可以通过Hue完成任务。 Metastore管理器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 选择“Data Browsers > Metastore Tables”,进入“Metastore
在Hue WebUI使用作业浏览器 操作场景 用户需要使用图形化界面查看集群中所有作业时,可以通过Hue完成任务。 访问“Job Browser” 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 单击“Job Browser”。 默认显示当前集群的所有作业。 “Job
maximum-allocation-mb”可配置单个Container最大内存可用值。不支持实例级别的修改,需要在Yarn服务的配置中修改参数值,并重启Yarn服务。 单击“保存配置”,勾选“重新启动受影响的服务或实例”,单击“确定”。重启NodeManager角色实例。 界面提示“操作成功。”,单击“完成
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
用户同时还需要至少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://10.1.130.10:21003/oozie”。 获取运行状态的Oozie服务器主机名,如“10-1-130-10”。 获取Yarn ResourceManager主节点IP,如10
删除CarbonData Table 操作场景 可使用DROP TABLE命令删除表。删除表后,所有metadata以及表中已加载的数据都会被删除。 操作步骤 运行如下命令删除表。 命令: DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name;
Impala样例程序指导 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务,参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false,标识连接集群的认证模式为普通模式。
Kudu应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kudu应用程序开发流程 表1 Kudu应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支
Oozie应用开发流程 本文档主要基于java API对Oozie进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Oozie应用程序开发流程 表1 Oozie应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Oozie的基本概念,了解场景需求等。
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
Storm应用开发流程 本文档主要基于Java API进行Storm拓扑的开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示: 图1 拓扑开发流程 表1 Storm应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Storm的基本概念,了解场景需求,拓扑等。
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
如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用,则tablet可用。即使主tablet出现故障,也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性,Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有:
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把