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快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
Yarn日志介绍 日志描述 Yarn相关日志的默认存储路径如下: ResourceManager:“/var/log/Bigdata/yarn/rm”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/yarn/rm”(审计日志) NodeManager:“/var/l
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS_3.3.0-LTS.1.1 发布时间 2024-12-20 解决的问题 解决Manager问题: 修改Chrony的域名会导致Nodeagent无法启动。 集群扩容时,在同步组件配置时HDFS组件配置同步失败,导致启动HDFS服务失败。
Spark Core样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 场景说明 假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp; 同时输出本批次被更新状态的session。 数据规划 在kafka中生成模拟数据(需要有Kafka权限用户)
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通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端,使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 确保以多主实例模式启动了JDBCServer服务,并至少有一个实例可连接客户端。在JDBCServer节点上分别
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(*
Flink任务开发规则 对有更新操作的数据流进行聚合计算时要注意数据准确性问题 在针对更新数据进行聚合需要选择合适的解决方案,否则聚合结果会是错误的。 例如: Create table t1( id int, partid int, value int );
MRS最佳实践汇总 本文汇总了MapReduce(MRS)服务的常见应用场景,并为每个场景提供详细的方案描述和操作指南,您可以根据本文查看适合您业务的实践教程文档。 MRS最佳实践 开发者社区精选最佳实践 表1 MRS最佳实践 分类 相关文档 数据分析类 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析
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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)
配置MRS集群告警事件消息通知 MRS联合消息通知服务(SMN),采用主题订阅模型,提供一对多的消息订阅以及通知功能,能够实现一站式集成多种推送通知方式(短信和邮件通知)。 在MRS管理控制台,按照集群维度,在集群信息页面的告警页签中能够提供选择是否使能通知服务,只有对应集群开关开启以后,才能实现以下场景的功能:
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