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自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL,使在线查询效率获得倍数提升,同时有效降低系统负载压力 配置HetuEngine物化视图推荐能力 配置物化视图缓存能力 可将多次执行并改写后的SQL保存到缓存中,再次执行这条SQL时会直接从缓存中获取改写后的SQL,而不是重新对SQL进行改写,提高查询效率
g-example”的“HCatalogExample.java”中,实现该功能的模块如下: 实现Mapper类,通过HCatRecord获取第一列int类型数据,计数1并输出; public static class Map extends Mapper<LongWritable
send(ProducerRecord<K,V> record, Callback callback) 带回调函数的发送接口,通常用于异步发送后,通过回调函数实现对发送结果的处理。 void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception);
g-example”的“HCatalogExample.java”中,实现该功能的模块如下: 实现Mapper类,通过HCatRecord获取第一列int类型数据,计数1并输出; public static class Map extends Mapper<LongWritable
g-example”的“HCatalogExample.java”中,实现该功能的模块如下: 实现Mapper类,通过HCatRecord获取第一列int类型数据,计数1并输出; public static class Map extends Mapper<LongWritable
图1中各模块的功能说明如表1所示。 表1 模块说明 名称 描述 NameNode 用于管理文件系统的命名空间、目录结构、元数据信息以及提供备份机制等,分为: Active NameNode:管理文件系统的命名空间、维护文件系统的目录结构树以及元数据信息;记录写入的每个“数据块”与其归属文件的对应关系。
题。启动Adaptive Execution特性后,Spark SQL能自动处理数据倾斜场景,对倾斜的分区,启动多个task进行处理,每个task读取若干个shuffle输出文件,再对这部分任务的Join结果进行Union操作,以达到消除数据倾斜的效果 配置参数 登录FusionInsight
问题。启动Adaptive Execution特性后,Spark SQL能自动处理数据倾斜场景,对倾斜的分区,启动多个task进行处理,每个task读取部分shuffle输出文件,再对这部分任务的Join结果进行Union操作,以达到消除数据倾斜的效果。 配置参数 登录FusionInsight
更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。 ApplicationMaster(AM)
更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。 ApplicationMaster(AM)
更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。 ApplicationMaster(AM)
更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。 ApplicationMaster(AM)
前提条件 已安装客户端,具体请参考安装客户端章节。 已根据业务需要创建具有相应权限的组件业务用户。“机机”用户需要下载keytab文件,“人机”用户第一次登录时需修改密码。 使用HIndexImportTsv批量生成HBase本地二级索引数据 以客户端安装用户登录安装了客户端的节点。 执行以下命令配置环境变量并认证用户:
前提条件 已安装客户端,具体请参考安装客户端章节。 已根据业务需要创建具有相应权限的组件业务用户。“机机”用户需要下载keytab文件,“人机”用户第一次登录时需修改密码。 使用HIndexImportTsv批量生成HBase本地二级索引数据 以客户端安装用户登录安装了客户端的节点。 执行以下命令配置环境变量并认证用户:
头开始消费? 回答 旧插件storm-kafka中的KafkaSpout使用的是Kafka的“SimpleConsumer”接口,需要自主管理offset,KafkaSpout中根据用户定义的字段将Topic中每个Patition的offset记录在ZooKeeper中,定义如下:
tdout跳转到日志页面。 原因分析 配置项“spark.httpdProxy.enable”未开启。 修改配置项查看日志处理步骤 在客户端修改spark-defaults.conf的配置项:spark.httpdProxy.enable = true,该配置项取值默认为false。
send(ProducerRecord<K,V> record, Callback callback) 带回调函数的发送接口,通常用于异步发送后,通过回调函数实现对发送结果的处理。 void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception);
描述:从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列–比如,按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次ROW_NUMBER() 的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录。获取一个session中的第一条refer等。 SELECT cookieid, createtime, pv, ROW_NUMBER()
方案,即完成了入库又完成Compaction。但是Compaction操作是非常消耗内存和IO的,它会给流式入库作业带来以下影响: 增加端到端时延:Compaction会放大写入时延,因为Compaction比入库更耗时。 作业不稳定:Compaction会给入库作业带来更多的不稳定性,Compaction
WebUI界面,单击右上角用户名,选择“Log Out”,退出当前用户。 使用rangeradmin用户或者其他具有Ranger管理员权限用户重新登录。rangeradmin用户默认密码请参考用户账号一览表获取。 在Ranger WebUI界面选择“Settings > Roles”。 单击已创建的LakeF