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在“名称”中输入作业的名称。 在“类型”中选择“导出”。 在“组”中设置作业所属组,默认没有已创建的组,单击“添加”创建一个新的组,输入组的名称,单击“确定”保存。 在“队列”中选择执行该作业的YARN队列。默认值“root.default”。 在“优先级”中选择执行该作业的YARN队列
钥文件在产品中进行API方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)
辑,它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从
使用REST接口操作HBase表 功能简介 使用REST服务,传入对应host与port组成的url以及指定的tableName和jsonHTD,通过HTTPS协议,进行查询表信息,修改表,创建表以及删除表的操作。 代码样例 方法调用 // Add a table with specified
OpenTSDB HTTP API接口介绍 OpenTSDB提供了基于HTTP或HTTPS的应用程序接口。请求方式是通过向资源对应的路径发送标准的HTTP请求,请求包含GET、POST方法。它的接口与开源OpenTSDB保持一致,请参见https://opentsdb.net/do
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 TaskName 任务名称。 对系统的影响 周期备份任务失败,可能会导致长时间没有可用的备份包,在系统出现异常时,无法恢复。 可能原因 该告警产生原因依赖于该任务的详细情况,直接获取日志和任务详情来处理该告警。
</configuration> 执行如下命令分别将fair-scheduler.xml、llama-site.xml同步到所有的impalad节点的安装目录的etc文件夹下 。 scp fair-scheduler.xml {impalad实例ip}:/opt/Bigdata/FusionI
在“定入目录”填写业务数据在HDFS要保存的目录名称。 如果是启用Kerberos认证的集群,当前访问Loader的用户对保存数据的目录需要有写入权限。 在“文件格式”填写业务数据文件的类型。 需要与6.c的类型对应。 在“压缩格式”填写一种压缩的算法。例如选择不压缩“NONE”。 在
内存使用率小于或等于阈值的90%时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12018 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger
Manager中下载principal用户的认证凭证,样例代码中使用的用户为:super,需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME”
LIKE pattern [ESCAPE escapeChar] ] 描述 这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema,则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a
系统每60秒周期性检测Hive数据仓库的权限是否被修改,如果修改发出告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16046 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hiv
Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况(在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中,在spark
CLI详细的使用方法参考官方网站的描述:http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示: spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于
1表示segment0与segment1合并之后的结果。 数据合并前后的其他操作没有差别。 被合并的segments(例如segment0和segment1)即成为无用的segments,会占用空间,因此建议合并之后使用CLEAN FILES命令进行彻底删除,再进行其他操作。CLEAN FILES命令的使用方法可参考CLEAN
以调试SparkPi程序为例,演示如何进行IDEA的远程调试: 打开工程,在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的号,在下拉菜单中选择Remote,如图1所示。 图1 选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径,并配置远端调试参数Host和Port,如图2所示。
seContext的方式去使用HBase,将要删除的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
1、打包成Jar包,然后在客户端命令行上面进行提交 * 2、远程提交的时候,要先将该应用程序和其他外部依赖(非example工程提供,用户自己程序依赖)的jar包打包成一个大的jar包 * 3、再通过storm客户端中storm -jar的命令进行提交 * *
执行数据抓取任务的实例,CDLService是负责管理和创建任务的实例。 CDL支持在CDLService WebUI界面创建数据同步任务和数据比较任务,使用流程如图1所示。 图1 CDL使用流程 数据同步任务 CDL支持的数据同步任务类型: 表1 CDL支持的数据同步任务类型 数据源
运行任务的BE节点故障。 RPC拥塞或其他错误。 处理步骤 如果运行任务的BE节点故障,需查看具体的故障原因再进行解决。 如果RPC源端有大量未发送的数据超过了阈值,可设置如下参数: brpc_socket_max_unwritten_bytes:用于设置未发送的数据量的阈值,默