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ues(保持源RDD的分区方式,这与map不同); 对单个RDD重排,如sort、partitionBy(实现一致性的分区划分,这个对数据本地性优化很重要); 对单个RDD基于key进行重组和reduce,如groupByKey、reduceByKey; 对两个RDD基于key进
datediff时间函数计算结果不对。 普通模式集群HetuEngine需要支持对接外部LDAP。 Hive新增metastore实例之后,HetuEngine本地容器未刷新。 HetuEngine的SQL运维界面,基于用户维度的慢sql统计信息不正确。 SQL很长的时候,使用HSFabric连接JDBC执行SQL失败。
根据上表计算可得一个ConfigNode,如果创建一个存储组,持续运行10年,大约需要0.68G内存 : 10000(槽位) * 10(年)* 53 (分区) * (TTimePartitionSlot size + TSeriesPartitionSlot size + TConsensusGroupId
的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时,就无法成功读取到key对应的信息,导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时,Spark2x与Spark1.5的存储方式一致,所以Spark2x可以直接读取Spark1
使用Hue提交Oozie SSH作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交SSH类型的Oozie作业。 由于有安全攻击的隐患,所以默认是无法提交SSH作业的,如果想使用SSH功能,需要手动开启。 操作步骤 开启SSH功能(若当前集群无“oozie.job.ssh.enable”参数,则跳过该操作):
使用Hue提交Oozie SSH作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交SSH类型的Oozie作业。 由于有安全攻击的隐患,所以默认是无法提交SSH作业的,如果想使用SSH功能,需要手动开启。 操作步骤 开启SSH功能(如果当前集群无“oozie.job.ssh.enable”参数,则跳过该操作):
hh24:mi:ss');-- 2020/1218 15:20:05 to_timestamp(string, format) 描述:将字符串按规定格式解析为timestamp。 select to_timestamp('2020-12-18 15:20:05','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
http.server.session.timeout.secs Spark:修改配置spark.session.maxAge的值 Hive:添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs 保存配置项时可选择不重启受影响的服务或实例,等待业务不繁忙时再重启服务或实例。
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample: // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径,用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
http.server.session.timeout.secs Spark:修改配置spark.session.maxAge的值 Hive:添加自定义配置项http.server.session.timeout.secs 保存配置项时可选择不重启受影响的服务或实例,等待业务不繁忙时再重启服务或实例。
提升HBase Put和Scan数据性能 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下,配置参数需要进行相应的调整,本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 操作步骤 登录FusionInsight Manager界面,选择“集群
下的com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample: // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径,用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample: // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径,用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample: // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径,用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
使用Loader从HDFS导出数据到MOTService 操作场景 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 在MOTService中需要根据表中数据版本字段对表进行更新操作,MOTService外部表不支持Upsert语句,您可以使用Loader将文件从HDFS导出到MOTService从而批量更新数据。
MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍: 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展,企业级大数据集群需要满足: 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业(分析、查询、流处理等),同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户(例如银行、政府单位等)对数据安全非常关注,很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。
描述业务逻辑的XML文件,包括“workflow.xml”、“coordinator.xml”、“bundle.xml”三类,最终由Oozie引擎解析并执行。 流程属性文件 流程运行期间的参数配置文件,对应文件名为“job.properties”,每个流程定义有且仅有一个该属性文件。 keytab文件
Content-Length: 0 根据获取的Location地址信息,可在HDFS文件系统上创建“/huawei/testHdfs”文件,并将本地“testFile”中的内容上传至“testHdfs”文件。 执行如下命令访问HTTP。 linux1:/opt/client # curl
Capacity调度器模式下清除租户非关联队列 操作场景 在Yarn Capacity Scheduler模式下,删除租户的时候,只是把租户队列的容量设置为0,并且把状态设为“STOPPED”,但是队列在Yarn的服务里面仍然残留。由于Yarn的机制,无法动态删除队列,管理员可以执行命令手动清除残留的队列。
用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reducer,reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明: 当该值配置为“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImpo