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YARN HA方案介绍 YARN HA原理与实现方案 YARN中的ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度,在Hadoop2.4版本之前,ResourceManager在YARN集群中存在单点故障的问题。YARN高可用性方案通过引入冗余的ResourceMa
配置ClickHouse SQL防御规则 配置ClickHouse SQL防御操作场景 用户可以在Manager界面配置ClickHouse的SQL防御规则,根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置ClickHouse SQL防御前提条件 已安装包含ClickHouse服务的
创建Hive角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组,不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表
安装客户端(3.x版本) MRS集群创建成功后,用户可自行安装集群客户端,用于连接集群内组件服务端,进行组件连接、作业提交等任务。集群客户端可以安装在集群内的节点上,也可以安装在集群外的节点上。 集群内组件的服务端配置修改后,也建议重新安装客户端,否则客户端与服务端版本将不一致,可能影响部分功能的正常使用。
Spark HA方案介绍 Spark多主实例HA原理与实现方案 基于社区已有的JDBCServer基础上,采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务,通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCSer
使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume从本地采集静态日志保存到HDFS上如下目录“/flume/test”。 前提条件 已成功安装集群、HDFS及Flume服务、Flume客户端。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。
Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。
Hue日志介绍 日志描述 日志路径:Hue相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/hue”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/hue”(审计日志)。 日志归档规则:Hue的日志启动了自动压缩归档功能,默认情况下,当“access.log”、“error
Flink CEP in SQL增强 SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配,并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle
查看MRS集群已修改的组件配置参数 MRS支持一键查看集群内各服务配置参数的变动情况,方便用户快速排查定位问题,提升配置管理效率。 用户可通过MRS 3.x版本集群Manager界面快速查看集群内各服务所有非初始默认值、同一角色实例之间非统一值、集群配置修改的历史记录、集群内当前配置状态为过期的参数。
使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 操作场景 该任务指导用户使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka的Topic列表(test1)。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的,数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使
概述 “算子帮助”章节适用于MRS 3.x及后续版本。 转换流程 Loader读取源端数据,通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段,再通过转换算子,对这些字段做清洗或转换,最后通过输出算子将处理后的字段,输出到目标端。 每个作业,如果进行数据转换操作,有且只能有一个输入算子,有且只能有一个输出算子。
通过JDBC访问Spark SQL样例程序(Java) 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务,并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句,注意其中不能包含“;”。示例: ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>();
Loader算子说明 转换流程 Loader读取源端数据,通过输入算子将数据按规则逐一转换成字段,再通过转换算子,对这些字段做清洗或转换,最后通过输出算子将处理后的字段,输出到目标端。 每个作业,如果进行数据转换操作,有且只能有一个输入算子,有且只能有一个输出算子。 不符合转换规则的数据,将成为脏数据跳过。
HDFS HA方案介绍 HDFS HA方案背景 在Hadoop 2.0.0之前,HDFS集群中存在单点故障问题。由于每个集群只有一个NameNode,如果NameNode所在机器发生故障,将导致HDFS集群无法使用,除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。这在两个方面影响了HDFS的整体可用性:
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark
使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka 该任务指导用户使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到Kafka的Topic列表(test1)。 本配置默认集群网络环境是安全的,数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式,请参考配置Flume加密传输数据采集任
使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 操作场景 该任务指导用户使用Flume从本地采集静态日志保存到HDFS上如下目录“/flume/test”。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已成功安装集群、HDFS及Flume服务、Flume客户端。 已
使用Spark执行Hudi样例程序(Python) 使用python写Hudi表 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:sparknormal-examples.SparkOnHudiPythonExample.hudi_python_write_example。 插入数据: #insert
Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。