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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application
开启/关闭TTL 命令功能 开启或者关闭Hudi表的TTL能力。 命令格式 call ttl_configuration(table => "[table]", path => "[path]", enabled => "[enabled]", strategy => "[strategy
通过Hue管理Oozie作业 操作场景 用户需要使用图形化界面查看集群中所有作业时,可以通过Hue完成任务。 Hue提供了Oozie作业管理器功能,使用户可以通过界面图形化的方式使用Oozie。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析,禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark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Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.
如何处理blob.storage.directory配置/home目录时启动yarn-session失败 问题 当用户设置“blob.storage.directory”为“/home”时,用户没有权限在“/home”下创建“blobStore-UUID”的文件,导致yarn-session
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录,里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
Repartition时有部分Partition没数据 问题 在repartition操作时,分块数“spark.sql.shuffle.partitions”设置为4500,repartition用到的key列中有超过4000个的不同key值。期望不同key对应的数据能分到不同的
Flink对接云搜索服务(CSS)样例程序开发思路 场景说明 本样例实现了Flink消费一个自定义数据源,并将消费的数据写入Elasticsearch或云搜索服务CSS的功能。 主要提供了Elasticsearch Sink的构建及参数设置方法,实现通过Flink将数据写入Elasticsearch
如何处理blob.storage.directory配置/home目录时启动yarn-session失败 问题 当用户设置“blob.storage.directory”为“/home”时,用户没有权限在“/home”下创建“blobStore-UUID”的文件,导致yarn-session
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark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Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.
Repartition时有部分Partition没数据 问题 在repartition操作时,分块数“spark.sql.shuffle.partitions”设置为4500,repartition用到的key列中有超过4000个的不同key值。期望不同key对应的数据能分到不同的
Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录,里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言
如何处理blob.storage.directory配置/home目录时,启动yarn-session失败的问题? 问题 当用户设置“blob.storage.directory”为“/home”时,用户没有权限在“/home”下创建“blobStore-UUID”的文件,导致yarn-session
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Compaction 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 命令功能 对Hudi表进行compaction操作,具体作用可以参考Hudi Compaction操作说明章节。 命令格式 call run_compaction(op => '[op]', table=>'[table
运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时,随着executor个数的增长,数据处理性能没有明显提升,对于参数调优有哪些注意事项? 回答 在executor核数等于1的情况下,遵循以下规则对调优Spark Streaming
MapReduce样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下
MapReduce样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下
使用Hue WebUI操作Hive表 Hue汇聚了与大多数Apache Hadoop组件交互的接口,致力让用户通过界面图形化的方式轻松使用Hadoop组件。目前Hue支持HDFS、Hive、HBase、Yarn、MapReduce、Oozie和SparkSQL等组件的可视化操作。
使用Storm客户端 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Storm客户端。 前提条件 已安装客户端。例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。 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”用户需要下载keytab文件。“人机”用户第一次登录时需修改密码