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coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import
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coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults
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取。ECS元数据接口有单机器5分钟140次的流控阈值，触发流控后机器被加入黑名单，30分钟内不能再次请求元数据接口。为防止触发流控，MRS实现了节点级别跨进程的缓存服务meta，用于缓存临时AKSK。 使用场景：适用于通过委托适用临时aksk访问OBS的Spark，Hadoop等
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优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
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通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDFS，通过类MultiComponentReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。
abase。 可以使用INSERT INTO命令，将Hive Catalog中的表数据，插入到Interal Catalog中的内部表，从实现导入外部数据目录数据。 父主题： 配置Doris支持多源数据
es/storm-examples/lib”中获取如下jar包： storm-hbase-<version>.jar storm-autocreds-<version>.jar IntelliJ IDEA代码样例 创建Topology。 public static void main(String[]
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配置并导入Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用MRS时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用MRS集群时，成本主要包括两个方面：
的可用区下创建集群。 可用区1 企业项目 企业项目所在的企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 default 虚拟私有云 VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。
过调大内存占比解决。 建议 通过增加并发数提升Compaction性能。 CPU和内存比例配置合理会保证Compaction作业是稳定的，实现单个Compaction task的稳定运行。但是Compaction整体的运行时长取决于本次Compaction处理文件数以及分配的cp
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