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SQLContext:是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext:获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组,包含DataFrame的所有列。
E和USERINFO。keyToExtract为可选参数,用于选取QUERY中的key对应的值。 select parse_url('https://www.example.com/index.html','HOST'); _col0 ---------- www.example
查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后,可通过以下方式查看程序运行情况: 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况。 即查看当前jar文件所在目录的“logs/clickhouse-example.log”日志文件,例如“客户端安装目录/J
root”,勾选“default”的“提交”和“管理”,单击“确定”保存。 说明: Hive应用开发需要到的额外的操作权限需要从系统管理员处获取。 ClickHouse 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > ClickHouse > Clickhouse Scope
并向Leader转发写请求,避免系统处理能力浪费。 离散流 Spark Streaming提供的抽象概念。表示一个连续的数据流,是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说,一个DStream表示一系列连续的RDD。 堆内存(Heap Memory) 堆是JVM运行时
使用方法相同。由于Spark JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现,其使用方法,请参见Hive官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients。 父主题:
Result=<操作结果> Detail=<具体信息> | xxx 2024-05-22 14:12:24,967 | INFO | https-jsse-nio-192.168.43.244-29860-exec-10 | UserName=hetuserver/hadoop.
SSH私钥:选择并上传创建集群时使用的密钥文件。 单击“确定”开始生成客户端文件。 等待界面提示文件下载成功,到待安装客户端节点的指定路径中获取客户端软件包。 如果客户端下载失败,请检查用户名密码及远端主机的安全组配置,确保用户名密码正确,及远端主机的安全组已增加SSH端口的入方向规则,然后重新下载客户端。
FE的查询连接端口,可以通过登录Manager,单击“集群 > 服务 > Doris > 配置”,查询Doris服务的“query_port”参数获取。 Doris FE实例IP地址可通过登录MRS集群的Manager界面,单击“集群 > 服务 > Doris > 实例”,查看任一FE实例的IP地址。
您只允许用户组A访问某一OBS文件系统中的日志文件,您可以执行以下操作来实现: 为MRS集群配置OBS访问权限的委托,实现使用ECS自动获取的临时AK/SK访问OBS。 在IAM中创建一个只允许访问某一OBS文件系统中的日志文件的策略,并创建一个绑定该策略权限的委托。 在MRS
会收集到HDFS中。 修改参数值后,需重启Yarn服务使其生效。 说明: 在修改值为“false”并生效后,生效前的日志无法在WebUI中获取。 如果需要在WebUI界面上查看之前产生的日志,建议将此参数设置为“true”。 true yarn.nodemanager.log-aggregation
从Rowkey中解析对应的列值。使用多个列作为组合Rowkey时,最终生成的数据Rowkey会以该字符作为分隔符,解析Rowkey时需要先获取分隔符的位置,再进行拆分转换,例如: 分隔符为“#”、Rowkey由两个列组合而成,对应的Rowkey关系如表2所示,解析代码示例如下: //
IP地址:可登录FusionInsight Manager界面,选择“集群 > 服务 > Yarn > 实例”查看任一ResourceManager的业务IP获取。 端口:ResourceManager的HTTPS端口。可登录FusionInsight Manager界面,选择“集群 > 服务 > Yarn
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker
fprintf(stderr, "hdfsUtime- SUCCESS!, Set time success for %s\n",file); 获取文件信息。 hdfsFileInfo *fileInfo = NULL; if((fileInfo = hdfsGetPathInfo(fs
fprintf(stderr, "hdfsUtime- SUCCESS!, Set time success for %s\n",file); 获取文件信息。 hdfsFileInfo *fileInfo = NULL; if((fileInfo = hdfsGetPathInfo(fs
描述:从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列–比如,按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次ROW_NUMBER() 的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录。获取一个session中的第一条refer等。 SELECT cookieid, createtime, pv, ROW_NUMBER()
-split-by<column-name> 表的列名,用来切分工作单元,一般后面跟主键ID。 -table <table-name> 关系数据库表名,数据从该表中获取。 -target-dir <dir> 指定HDFS路径。 -warehouse-dir <dir> 与-target-dir不能同时使用
会收集到HDFS中。 修改参数值后,需重启YARN服务使其生效。 说明: 在修改值为“false”并生效后,生效前的日志无法在WebUI中获取。 如果需要在WebUI界面上查看之前产生的日志,建议将此参数设置为“true”。 true yarn.nodemanager.log-aggregation
-split-by<column-name> 表的列名,用来切分工作单元,一般后面跟主键ID。 -table <table-name> 关系数据库表名,数据从该表中获取。 -target-dir <dir> 指定hdfs路径。 -warehouse-dir <dir> 与-target-dir不能同时使用