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使用Producer API向安全Topic生产消息 功能简介 用于实现Producer API向安全Topic生产消息。 代码样例 以下为用于实现Producer API向安全Topic生产消息的代码片段。 详细内容在com.huawei.bigdata.kafka.example
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使用Consumer API订阅安全Topic并消费 功能简介 用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费。 代码样例 以下为用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费的代码片段。 详细内容在com.huawei.bigdata
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用户权限模型 ClickHouse用户权限管理实现了对集群中各个ClickHouse实例上用户、角色、权限的统一管理。通过Manager UI的权限管理模块进行创建用户、创建角色、绑定ClickHouse访问权限配置等操作,通过用户绑定角色的方式,实现用户权限控制。 管理资源:Clickhouse权限管理支持的资源如表1所示。
用户想要通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统,从而实现了对计算和存储的分离时,可以在MRS Manager页面中配置Alluxio的底层存储系统来实现。集群创建后,默认的底层存储地址是hdfs://hacluster/,即将HDFS的根目录映射到Alluxio。
使用Consumer API订阅安全Topic并消费 功能简介 用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费。 代码样例 以下为用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费的代码片段。 详细内容在com.huawei.bigdata
\ n被识别为行终止符。 此外,不支持(?d)标志,因此不能使用。 大小写区分模式(通过(?i)标志启用)时,总是以unicode的模式去实现。同时,不支持上下文敏感匹配和局部敏感匹配。此外,不支持(?u)标志。 不支持Surrogate Pair编码方式。例如,\ uD800 \
是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB由时间序列守护进程(TSD)和一组命令行实用程序组成。与OpenTSDB的交互主要通过运行一个或多个TSD来实现。每个TSD都是独立的。没有主服务器,没
持内存和CPU优先级管理。多租户设计模型如下图所示: 通过FusionInsight Manager服务配置和租户管理页面的操作,用户可以实现设置服务内存限额、创建租户、关联ClickHouse服务、绑定逻辑集群、设置租户可用内存和CPU优先级、租户关联用户等操作。Manager
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在
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组成。其中Resou
REST API的开发过程,并且对关键的函数有所了解。 场景说明 假定用户需要以非界面方式实现操作FusionInsight Manager系统,要求开发基于HTTP Basic认证的应用程序实现如下功能: 登录FusionInsight Manager系统。 访问FusionInsight
API使用样例基础上,实现了多线程并发消费,可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example.ConsumerMultThread类中,用于实现对指定Topic的并发消费。
LakeFormation服务概述 该LakeFormation入门教程介绍了如何创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接,实现统一的数据湖元数据及权限管理。 使用流程简介 MRS与LakeFormation对接的使用流程如下图所示: 图1 LakeFormation使用流程
Kafka 多线程Producer API使用样例 功能介绍 在Kafka Producer API使用样例基础上,实现了多线程Producer,可启动多个Producer线程,并通过指定相同key值的方式,使每个线程对应向特定Partition发送消息。 下面代码片段在com.huawei
ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data,即用单条指令操作多条数据,通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 ),它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。 关系模型与SQL查询
HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析,简化跨源分析操作。 图2 HetuEngine跨源功能示意 HetuEngine跨域功能简介 HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域(或数据中心)的多种数据源实现高效访问,屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异,实现数据与应用的解耦。