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使用CDM服务迁移MRS HDFS数据至OBS 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下,用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式,从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 CDM支持文件到文件类数据的迁移,本章节以MRS
set_clusterState_active set_clusterState_standby 设置集群HBase表是否可写入数据。 新增或更新已经在对端集群保存的主集群中HDFS配置 hdfs dfs -put -f HBase/hbase/conf/core-site.xml
导入并配置ClickHouse样例工程 背景信息 获取ClickHouse开发样例工程,将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要小于5分钟,若无法确定,请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。
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
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。
根据集群版本选择对应的分支,下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“WordCountDemo”样例,获取地址:https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.0/src/kafka-examples。
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
set_clusterState_active set_clusterState_standby 设置集群HBase表是否可写入数据。 新增或更新已经在对端集群保存的主集群中HDFS配置 hdfs dfs -put -f HBase/hbase/conf/core-site.xml
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn
DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R
环境参数信息中2对应的host_name参数的值。 使用ReplicatedMergeTree引擎创建复制表。 详细的语法说明请参考:https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/re
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
String 用户名称。 查询Resource Pool 查询scheduler engine中所有resource pool。 URL GET https://<SS_REST_SERVER>/ws/v1/sscheduler/resourcepools/list 输入 无 输出 JSON
DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R
DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R
DataStream[R] 在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R
iterate() 在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>
maxFileSize 最大文件大小 minFileSize 最小文件大小 lastAccessTime 最后访问时间 lastUpdateTime 最后更新时间 例子 curl -i -u : --insecure --negotiate https://10.64.35.144:9111/t
iterate() 在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>