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查看MRS组件角色实例日志 MRS集群创建成功后,用户可以通过Manager界面在线直接查看组件各角色实例的日志内容并下载指定日志文件,便于快速定位分析问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 查看角色实例日志 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
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、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高
Spark是一个开源的并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发,统一的大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将运行作业所需的程序包和数据文件上传至OBS系统或HDFS中。
作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供大数据平台批处理计算能力,能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Hive
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、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高
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、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高
MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25 MRS集群健康检查 MapReduce服务 MRS 在线检索和下载MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务 MRS 创建MRS集群用户 05:19 创建MRS集群用户 组件知识培训
员获取日志进行分析。 MRS具有开放的生态,支持无缝对接周边服务,快速构建统一大数据平台。 以全栈大数据MRS服务为基础,企业可以一键式构筑数据接入、数据存储、数据分析和价值挖掘的统一大数据平台,并且与数据治理中心DataArts Studio及数据可视化等服务对接,为用户轻松解
用户需保证Maven已配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库,具体可参考配置华为开源镜像仓。 操作步骤 获取样例代码。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件,请参见获取代码样例工程。 将样例代码导入IDEA中。 获取配置文件。 从集群的客户端中获取文件。在“$SPARK_HOME/conf”中下载hive-site
nformation来伪装成任意用户(包括superuser),集群资源管理接口和数据控制接口在服务端无认证和鉴权控制,很容易被黑客利用和攻击。 所以在普通模式下,建议单用户场景下使用,必须通过严格限定网络访问权限来保障集群的安全。 尽量将业务应用程序部署在同VPC和子网下的ECS中,避免通过外网访问MRS集群。
r单点)和多框架支持(仅支持MapReduce一种计算框架)等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现,它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现,但运行时环境由YARN的ResourceManager和ApplicationMaster组
数目。 支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。 登录FusionInsight Manager界面,访问“运维 > 日志 > 在线检索”,在“服务”中选择“ClickHouse”,“检索内容”填写日志检索关键字,通过“检索”在线检索ClickHouse日志内容。
集群客户端配置文件获取方法: 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 概览”。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”,选择平台类型后单击“确定”。 用户凭据获取方法: 登录FusionInsight Manager,单击“系统”。 在对应用户的“操作”列,选择“更多
Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的号,在下拉菜单中选择Remote,然后选择对应要调试的源码模块路径,并配置远端调试参数Host和Port,如下图所示。 其中Host为获取的Worker运行的主机IP地址,Port为调试的端口号(确保该端口在运行机器上没被占用)。
用户需保证Maven已配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库,具体可参考配置华为开源镜像仓。 操作步骤 获取样例代码。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件,请参见获取代码样例工程。 将样例代码导入IDEA中。 获取配置文件。 从集群的客户端中获取文件。在“$SPARK_HOME/conf”中下载hive-site
Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的号,在下拉菜单中选择Remote,然后选择对应要调试的源码模块路径,并配置远端调试参数Host和Port,如下图所示。 其中Host为获取的Worker运行的主机IP地址,Port为调试的端口号(确保该端口在运行机器上没被占用)。
/服务器结构与DES、AES等加密技术,并且能够进行相互认证,即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证。可以用于防止窃听、防止replay攻击、保护数据完整性等场景,是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 Kerberos认证协议,主要包含三个角色: Client:客户端 Server:客户端需要请求的服务端
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:可水平扩展,并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端,例如安装目录为“/opt/hadoopclient”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。