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述该点所属的时间序列。 标签允许您从不同的源或相关实体中分离出类似的数据点,因此您可以轻松地单独或成组地绘制它们。标签的一个常见用法是使用生成数据点的机器名称以及机器所属的集群或池的名称来注释数据点。这使您可以轻松地制作显示每个服务器的服务状态的仪表盘,以及显示跨逻辑服务器池的聚合状态的仪表盘。
常。 是,处理结束。 否,执行2。 获取当前工作的Httpd服务器地址,为打开Hue页面URL中主机地址,即如果打开Hue的Url为“https://192.168.0.1:21201”,Httpd服务地址则为“192.168.0.1”。 登录Httpd服务器,排查“/var/l
打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 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环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文
SparkLauncher.launch()方法,将用户的应用程序提交。 将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包,并上传至运行此应用的Spark节点中。生成Jar包的操作步骤请参见在Linux环境中调测Spark应用章节。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2
打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 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。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径
打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 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环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前,样例代码中的user.keytab、krb5.conf文
SparkLauncher.launch()方法,将用户的应用程序提交。 将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包,并上传至运行此应用的Spark节点中。生成Jar包的操作步骤请参见在Linux环境中编包并运行Spark程序章节。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2
放路径,omm用户需拥有该目录的读、写与执行权限。 如未修改保存路径,文件生成后将默认保存在集群主OMS节点的“/tmp/FusionInsight-Client”。 不勾选“仅保存到如下路径”:文件生成后将自动下载并保存至本地,安装客户端时需将其上传至待安装客户端节点的指定目录。
start time: 1494333891969 final status: FAILED tracking URL: https://9-96-101-191:8090/proxy/application_1493689105146_0052/ user: spark2x
start time: 1494333891969 final status: FAILED tracking URL: https://9-96-101-191:8090/proxy/application_1493689105146_0052/ user: spark2x
application.path”属性和workflowAppUri属性的值保持一致。 执行流程文件 命令: oozie job -oozie https://oozie server hostname:port/oozie -config job.properties文件所在路径 -run
/opt/client source bigdata_env kinit developuser 启动流程。 命令: oozie job -oozie https://oozie server hostname:port/oozie -config job.properties文件所在路径 -run
Manager操作 修改OMS密码 该操作会重启OMS各进程,影响集群的管理维护。 修改前确认操作的必要性,修改时确保同一时间无其它管理维护操作。 导入证书 该操作会重启OMS进程和整个集群,影响集群的管理维护和业务。 修改前确认操作的必要性,修改时确保同一时间无其它管理维护操作。 恢复OMS
DataStream程序 Flink构造DataStream的Java/Scala示例程序。本工程示例为基于业务要求分析用户日志数据,读取文本数据后生成相应的DataStream,然后筛选指定条件的数据,并获取结果。 向Kafka生产并消费数据程序 Flink向Kafka生产并消费数据的J
表1 MRS作业属性介绍 属性名 描述 “Logs” 表示作业的日志信息。如果作业有输出日志,则显示。 “ID” 表示作业的编号,由系统自动生成。 “Name” 表示作业的名称。 “Application Type” 表示作业的类型。 “Status” 表示作业的状态,包含“RUN
/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 详情请参见新增并执行作业。 请求示例 POST: https://{endpoint}/v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions {
Manager页面,选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”,“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”,单击“确定”,等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如,客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎,当执行引擎切换为Spark后,客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划,并将执行计划转换成RDD语义下的DAG,最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算,并合理利用Spark
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”,设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2,详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。Hive与HQL相关信息,请参考HQL 语言手册。 图3为Hive的结构简图。 Met