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使用Consumer API订阅安全Topic并消费 功能介绍 用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费。 代码样例 以下为用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费的代码片段。 详细内容在com.huawei.bigdata
题,引入HMaster HA模式。 图1 HMaster高可用性实现架构 HMaster高可用性架构是通过在ZooKeeper集群创建Ephemeral node(临时节点)实现的。 当HMaster两个节点启动时都会尝试在ZooKeeper集群上创建一个znode节点Master,先创建的成为Active
\ n被识别为行终止符。 此外,不支持(?d)标志,因此不能使用。 大小写区分模式(通过(?i)标志启用)时,总是以unicode的模式去实现。同时,不支持上下文敏感匹配和局部敏感匹配。此外,不支持(?u)标志。 不支持Surrogate Pair编码方式。例如,\ uD800 \
使用Consumer API订阅安全Topic并消费 功能简介 用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费。 代码样例 以下为用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费的代码片段。 详细内容在com.huawei.bigdata
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Server包含2个节点,以主备方式部署。 Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务,不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错,在作业任务执行失败时,可以重新调度。 数据导入到HBase
使用Producer API向安全Topic生产消息 功能简介 用于实现Producer API向安全Topic生产消息。 代码样例 以下为用于实现Producer API向安全Topic生产消息的代码片段。 详细内容在com.huawei.bigdata.kafka.example
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SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中,根据中间结果优化后续执行流程,提高整体执行效率。当前已实现的特性如下: 自动设置shuffle partition数 在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据spark
SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中,根据中间结果优化后续执行流程,提高整体执行效率。当前已实现的特性如下: 自动设置shuffle partition数。 在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据spark
MVCC设计,支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局,以优化查询性能准实时摄取,为查询提供最新数据。 支持并发读写,基于snapshot的隔离机制实现写入时可读取。 支持原地转表,将存量的历史表转换为Hudi数据集。 Hudi关键技术和优势 可插拔索引机制:Hudi提供多种索引机制,可以快速完成对海量数据的更新和删除操作。
(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(化简)函数,用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。
使用Consumer API订阅安全Topic并消费 功能简介 用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费。 代码样例 以下为用于实现使用Consumer API订阅安全Topic,并进行消息消费的代码片段。 详细内容在com.huawei.bigdata
通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务 通过HSFabric实现KeyTab文件认证方式连接到HetuEngine,组装对应的SQL发送到HetuEngine执行,完成对Hive数据源的增删改查操作。 import jaydebeapi
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功能:实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。
通过HSFabric的用户名密码认证实现查询HetuEngine SQL任务 功能简介 通过HSFabric方式连接到HetuServer,组装对应的SQL发送到HetuServer执行,完成对Hive数据源的增删改查操作。 public class JDBCExampleFabric
务的可靠性和容错性问题。 图1 ResourceManager高可用性实现架构 ResourceManager的高可用性方案是通过设置一组Active/Standby的ResourceManager节点来实现的(如图1)。与HDFS的高可用性方案类似,任何时间点上都只能有一个Re
访问MRS Manager(MRS 3.x之前版本) 操作场景 MRS 3.x之前版本集群使用MRS Manager对集群进行监控、配置和管理,用户可以在MRS控制台页面打开Manager管理页面。 访问MRS Manager 登录MRS管理控制台页面。 单击“现有集群”,在集群
配置Spark表、列和数据库的用户权限 操作场景 使用SparkSQL操作表或者数据库时,如果用户访问别人创建的表或数据库,需要授予对应的权限。为了实现更严格权限控制,SparkSQL也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列,需要授予列权限。以下介绍使用Manager角色管理
Doris多租户监控告警介绍 Doris多租户基于内核Workload Group资源软限制方案实现,Workload Group只是限制组内任务在单个BE节点上的计算资源和内存资源的使用,所以租户没有整体资源池的概念,而是在执行查询任务时,动态的在各个BE节点上进行资源分配。