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--hbase-row-key id \ --hbase-create-table --m 1 处理步骤 Sqoop客户端安装完成之后,没有直接引入HBase相关的依赖jar包,需要通过手动导入指定低版本的HBase相关依赖jar包。解决方法步骤如下: 确认Sqoop客户端和HBase客户端是否在同一个路径下。
MIN:保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下,用户更关注的是如何保证Key的唯一性,即如何获得Primary Key唯一性约束。因此,引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代,其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。
中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一: 针对jar包冲突的问题,可以确认是否不需使用三方工具的包,如果可以更改为集群相同版本的包,则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二: jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例: 在pom.xml文件中
中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一: 针对jar包冲突的问题,可以确认是否不需使用三方工具的包,如果可以更改为集群相同版本的包,则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二: jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例: 在pom.xml文件中
中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一: 针对jar包冲突的问题,可以确认是否不需使用三方工具的包,如果可以更改为集群相同版本的包,则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二: jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例: 在pom.xml文件中
中使用的版本不一致。 操作步骤 方案一: 针对jar包冲突的问题,可以确认是否不需使用三方工具的包,如果可以更改为集群相同版本的包,则修改引入的依赖版本。 建议用户尽量使用MRS集群自带的依赖包。 方案二: jar包版本修改演示 以MRS_2.1版本为例: 在pom.xml文件中
MIN:保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下,用户更关注的是如何保证Key的唯一性,即如何获得Primary Key唯一性约束。因此,引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。
MIN:保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下,用户更关注的是如何保证Key的唯一性,即如何获得Primary Key唯一性约束。因此,引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。
设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region,使Region分布均匀,提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景,可考虑将时间因素引入Rowkey。 同时访问的数据尽量连续存储。同时读取的数据相邻存储;同时读取的数据存放在同一行;同时读取的数据存放在同一cell。 查询频
间,很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题,现引入单独的索引缓存服务器,将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理,Spark应用通过RPC方式
置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中,直到达到指定大小为止,但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能,引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务可以异步或同步运行,Clustering会添
置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中,直到达到指定大小为止,但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能,引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务可以异步或同步运行,Clustering会添
在确定数据都为新数据时建议使用INSERT,当存在更新数据时建议使用UPSERT,当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据,参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表,写入命令中加入参数:option("hoodie
义。 Event-time:使用事件本身自带的时间戳进行计算,使乱序到达或延迟到达的事件处理变得更加简单。 Watermark:Flink引入Watermark概念,用以衡量事件时间的发展。Watermark也为平衡处理时延和数据完整性提供了灵活的保障。当处理带有Watermar
集中。如果你想要将数据从一个源的每个并行实例中散发到一些mappers的子集中,用来分散负载,但是又不想要完全的rebalance 介入(引入`rebalance()`),这会非常有用。 dataStream.rescale(); 广播:广播每个元素到所有分区。 dataStream
JDBCServer多主实例方案中,JDBCServer实现使用YARN-Client模式,但YARN资源队列只有一个,为了解决这种资源局限的问题,引入了多租户模式。 多租户模式是将JDBCServer和租户绑定,每一个租户对应一个或多个JDBCServer,而一个JDBCServer只给
的资源视图,很难做到好的选择。 Superior Scheduler内部采用了不同的调度机制。Superior Scheduler的调度器引入了专门的调度线程,把调度同心跳剥离开,避免了系统心跳风暴问题。另外,Superior Scheduler调度流程采用了从作业到资源的正向匹
YARN组件 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建一个全局的R