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Doris支持使用基于MySQL协议的客户端访问单个FE节点进行业务操作,当FE故障时,无法对外提供服务。因此,MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构,可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点,扩展系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错。当其中一
加“Java”的依赖包。 图18 Add Java 在“Select Library Files”页面,选中“lib”目录下的所有Jar包,然后单击“OK”。 Flink相关的依赖包:选择“lib”目录下的所有Jar包。或者可以根据不同样例工程,最小化选择其对应的Jar包。 当样
WebUI有配置账号权限的功能吗? 问: MRS集群内的Hue WebUI界面中有配置账号权限的功能吗? 答: Hue WebUI界面服务没有配置账号权限的功能。 用户可以通过在Manager管理界面中配置集群用户角色和用户组来管理用户的权限,从而实现Hue权限的配置。 父主题: 用户认证及权限类
其他拓扑想实现远程提交,请参考WordCountTopology实现远程提交函数。 前提条件 已执行打包Strom样例工程应用。 调整IntelliJ IDEA客户端机器时间,和Storm集群时间差不超过5分钟。 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。
ma.t1”。 物化视图改写场景示例 物化视图的改写的核心原理是逻辑上创建的物化视图的数据要包含未来的查询语句要查询的数据,也可以是未来查询中的子查询要包含的全部数据。建议用户打开自动创建物化视图功能针对性的创建物化视图,以下为部分场景示例: 创建物化视图SQL样例中省略“CREATE
其他拓扑想实现远程提交,请参考WordCountTopology实现远程提交函数。 前提条件 已执行打包Storm样例工程应用。 调整IntelliJ IDEA客户端机器时间,和Storm集群时间差不超过5分钟。 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。
原因分析 转换格式失败,spark-sql使用其内置的Metastore,而不是Hive中使用的Metastore,所以读取元数据时失败,spark-sql内部读取的是Partque格式的数据,而Hive中默认是ORC的。 处理步骤 登录Spark客户端节点,执行如下命令,进入spark-sql:
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。
主备集群上的时间必须一致,而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 必须在主备集群的所有节点的hosts文件中,配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。 如果主集群的客户端安装在集群外的节点上,也需在该节点的hosts文件中配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。
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。 图3 HetuEngine跨域功能示意
计费模式 选择待创建的MRS集群的计费模式。 按需计费 区域 选择区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域,可减少网络时延,提高访问速度。 华北-北京四 集群名称 待创建的MRS集群名称。 MRS_demo 集群类型 待创建的MRS集群类型。 选择“自定义”
Native引擎是通过使用向量化的C++加速库,实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据,通过JVM的codegen来实现查询加速的,由于JVM对生成的java代码存在各种约束,比如方法长度,参数个数等,以及行式数据对内存带宽的利用率不足,因此存在性
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。
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。
与其他云服务的关系 MRS服务与周边其他云服务的关系如图1所示。 图1 MRS与其他云服务的关系图 MRS服务与其他云服务的关系 表1 MRS服务与其他云服务的关系 服务名称 MRS服务与其他服务的关系 主要交互功能 虚拟私有云(Virtual Private Cloud) MR
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。
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Tez Tez是Apache最新的支持DAG(有向无环图)作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez
OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标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
租户资源分配策略示意图,如图3所示。 图3 策略示意图 其中“total”表示总资源,不是调度策略。 同开源的调度器相比,Superior Scheduler同时提供了租户级百分比和绝对值的混配策略,可以很好的适应各种灵活的企业级租户资源调度诉求。例如,用户可以在一级租户提供最大绝对值的资源保