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在Linux中调测Impala JDBC应用 在运行调测环境上创建一个目录作为运行目录,如“/opt/impala_examples”(Linux环境),并在该目录下创建子目录“conf”。 执行mvn package ,在工程target目录下获取jar包,比如: impala-examples-mrs
HDFS客户端使用实践 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用HDFS客户端。 前提条件 已安装客户端。 例如安装目录为“/opt/client”,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。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。安全模式下,“机机
手动配置Yarn任务优先级 操作场景 集群的资源竞争场景如下: 提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态,但由于集群或队列资源容量有限,仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用
Kafka应用开发常见问题 Kafka常用API介绍 使用Kafka客户端SSL加密 配置Windows通过EIP访问安全模式集群Kafka 运行样例时提示Topic鉴权失败“TOPIC_AUTHORIZATION_FAILED” 运行Producer.java样例报错“ERROR
向动态分区表中插入数据时,在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 问题 向动态分区表中插入数据时,shuffle过程中大面积shuffle文件损坏(磁盘掉线、节点故障等)后,为什么会在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE
开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 Flink Jar作业提交SQL样例程序 FlinkServer REST
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HDFS写文件失败,报错“item limit of xxx is exceeded” 问题背景与现象 客户端或者上层组件日志报往HDFS的某目录写文件失败,报错为: The directory item limit of /tmp is exceeded: limit=5 items
spark-sql退出时打印RejectedExecutionException异常栈 问题 执行大数据量的Spark任务(如2T的TPCDS测试套),任务运行成功后,在spark-sql退出时概率性出现RejectedExecutionException的异常栈信息,相关日志如下所示
在Linux环境中查看Spark程序调测结果 操作场景 Spark应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果数据查看应用程序运行情况。 登录Spark WebUI查看应用程序运行情况。 通过Spark日志获取应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark
Flink流式读Hudi表规则 Flink流式读Hudi表参数规范如下所示。 表1 Flink流式读Hudi表参数规范 参数名称 是否必填 参数描述 示例 Connector 必填 读取表类型。 hudi Path 必填 表存储的路径。 根据实际情况填写 table.type 必填
回滚补丁后操作 回退HDFS上的组件包 登录集群主节点并执行以下命令: su - omm cd /opt/Bigdata/patches/{MRS补丁版本号}/client/ source /opt/Bigdata/client/bigdata_env 所有涉及{MRS补丁版本号}
安装补丁前准备 安装补丁前需要手动进行以下相关检查。 检查所有节点管理平面网络是否互通 登录FusionInsight Manager界面,选择“运维 > 告警 > 告警”。 查看当前集群是否存在“ALM-12089 节点间网络互通异常”或“节点故障”等告警。 是,节点间网络不互通
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要删除的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
配置Spark Executor退出时执行自定义代码 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 配置场景 通过配置如下参数可以实现Executor退出时执行自定义代码。 配置参数 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 参数 说明 默认值
删除Doris表 以Java JDBC方式执行SQl语句删除集群中的dbName.tableName表。 String dropSql = "drop table " + dbName + "." + tableName; public static void execDDL(Connection
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Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended
创建Doris数据库 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中创建dbName变量对应的数据库。 String createDatabaseSql = "create database if not exists " + dbName; public static void
采集数据时报错HoodieException 问题 数据采集时报错: com.uber.hoodie.exception.HoodieException: created_at(Part -created_at) field not found in record. Acceptable