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Foundry有各子系统进行专门的功能。下面的章节描述了这些主要子系统的工作方式。逻辑架构:2.1 Cloud Foundry如何平衡负载介绍如何处理负载均衡。云将它们的处理负载平衡在多台机器上,以优化效率和抗点故障的弹性。Cloud Foundry使用下列组件完成这项工作:l BOSH:在物
统的高可用性和性能稳定。 高可扩展性:一致性哈希非常适合动态扩展的场景,能够很好地应对节点数目变化的问题,在大规模缓存集群中非常实用。 负载均衡优化:通过引入虚拟节点(每个实际节点可以映射到多个虚拟节点),可以进一步优化数据的分布,确保缓存节点之间的负载更加均衡。 但是该一致性
Manager,选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”,搜索参数“IOTDB_SERVER_RPC_PORT”获得。 普通模式下,初始安装后IoTDB有一个默认用户:root,密码请参见用户账号一览表章节获取。该用户为管理员用户,固定拥有所有权限,无法被赋予,无法被撤销权限,也无法被删除。
ODBC接口参考 获取参数描述信息 SQLDescribeParam接口是ODBC API中的一个函数,用于获取与预处理SQL语句(如调用SQLPrepare)相关参数的描述信息。它可以返回参数的类型、大小、是否允许NULL值等元数据,这对于动态构建SQL语句和绑定参数非常有用。
Flink DataStream样例程序 Flink DataStream样例程序开发思路 Flink DataStream样例程序(Java) Flink DataStream样例程序(Scala) 父主题: 开发Flink应用
Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序(Java) 父主题: 开发Flink应用
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
初始化HDFS 功能简介 在使用HDFS提供的API之前,需要先进行HDFS初始化操作。过程为: 加载HDFS服务配置文件,并进行kerberos安全认证。 认证通过后,实例化Filesystem。 此处kerberos安全认证需要使用到的keytab文件,请提前准备。 配置文件介绍
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应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
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
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。
YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述: http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
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
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