检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
到右侧的操作界面中并将其连接。 采用SpoolDir Source、Memory Channel和HDFS Sink,如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
拖到右侧的操作界面中并将其连接。 采用Taildir Source、Memory Channel和HDFS Sink,如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的Source、Channel以及Sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
拖到右侧的操作界面中并将其连接。 采用Taildir Source、Memory Channel和HDFS Sink,如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的Source、Channel以及Sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
ALM-50211 BE的各种定期汇报任务在FE端的队列长度超过阈值 ALM-50212 FE进程的老年代GC耗时累计值超过阈值 ALM-50213 FE中和BE交互的线程池中正在排队的任务数超过阈值 ALM-50214 FE中处理任务的线程池中正在排队的任务数超过阈值 ALM-50215
拖到右侧的操作界面中并将其连接。 例如采用Kafka Source、Memory Channel和HDFS Sink,如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
Flink与其他组件的关系 Flink与Yarn的关系 Flink支持基于Yarn管理的集群模式,在该模式下,Flink作为Yarn上的一个应用,提交到Yarn上执行。 Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn C
缩列f2为JSON格式的数据,f3为BASE64格式的数据,f4为时间戳格式的数据,f5为UUID格式的数据: create table test_orc_zstd_jni(f1 int, f2 string, f3 string, f4 string, f5 string) stored
ZooKeeper集群信息,格式为IP:port。 {partitionNum} topic的分区数。 {replicationNum} topic中每个partition数据的副本数。 {Topic} Topic名称。 示例:在Kafka的客户端路径下执行命令,此处以ZooKeeper集群的IP:port是10
→ double 返回x的以2为底的对数 select log2(4);-- 2.0 log10(x) → double 返回x的以10为底的对数 select log10(1000);-- 3.0 log(b, x) → double 返回x的以b为底的对数 select log(3
拖到右侧的操作界面中并将其连接。 例如采用Kafka Source、Memory Channel和HDFS Sink,如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink,根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
ZooKeeper集群信息,格式为IP:port。 {partitionNum} topic的分区数。 {replicationNum} topic中每个partition数据的副本数。 {Topic} Topic名称。 示例:在Kafka的客户端路径下执行命令,此处以ZooKeeper集群的IP:port是10
定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏,不同行的列的个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立的生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似,HBase的表中也有列的概念,列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储
子分区中的实时输出缓冲区)反馈来分布,并且可以帮助减轻由子分区之间的不平衡数据分布引起的背压。如果节点之间的往返时间较长和/或群集中的机器数量较多,则应增加此值。 8 否 taskmanager.network.memory.fraction 用于网络缓冲区的JVM内存的占比。这
使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住 提交Spark任
HINT 提示可以与SELECT语句一起提供,用于使用指定的物化视图重写查询,这将优化查询,并有助于更快地执行它们。必须在查询开始时给出提示。目前支持两种类型的提示,如下所示: NOREWRITE 不会进行查询重写。格式为:/*+ NOREWRITE */ REWRITE(materialized_view_name
通过Sqoop读取MySQL数据,然后直接写到OBS,指定parquet格式时写入报错,不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3,用Hcatalog方式写入。 处理步骤 采用Hcatalog的方式,参数指定对应的Hive库和表,需要修改SQL语句指定到具体字段
问题现象 Hive查询结果表做压缩存储(ARC4),对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时,在beeline中进行如下设置。 set mapreduce.output
table创建成功后,可使用LOAD DATA命令在表中加载数据,并可供查询。 触发数据加载后,数据以CarbonData格式进行编码,并将多维列式存储格式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供快速分析查询使用。 HDFS路径可以配置在carbon.properties文件中。
table创建成功后,可使用LOAD DATA命令在表中加载数据,并可供查询。 触发数据加载后,数据以CarbonData格式进行编码,并将多维列式存储格式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供快速分析查询使用。 HDFS路径可以配置在carbon.properties文件中。
在MRS集群中升级Master节点规格时需要手动关机吗? 答: 随着用户业务的增长,Core节点的扩容,CPU使用率变高,而Master节点规格已经不满足用户需求时,则需要升级Master节点规格。 MRS服务集群的Master节点规格升级时会自动触发关机操作,当升级完成后会自动触发开机操作,无需人工干预。