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Hudi常见配置参数 本章节介绍Hudi重要配置的详细信息,更多配置请参考Hudi官网http://hudi.apache.org/cn/docs/configurations.html。 写入操作配置 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.write.table.name
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的
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使用distcp命令跨集群复制HDFS数据 操作场景 distcp是一种在集群间或集群内部拷贝大量数据的工具。它利用MapReduce任务实现大量数据的分布式拷贝。 前提条件 已安装Yarn客户端或者包括Yarn的客户端。例如安装目录为“/opt/client”。 各组件业务用户由
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Spark应用开发常用概念 基本概念 RDD 即弹性分布数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark的核心概念。指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 RDD的生成: 从HDFS输入创建
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况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YARN的Container
批量加载HBase数据并生成本地二级索引 场景介绍 HBase本身提供了ImportTsv&LoadIncremental工具来批量加载用户数据。当前提供了HIndexImportTsv来支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase
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Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架,用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑
配置Flume加密传输 操作场景 该操作指导安装工程师在集群安装完成后,设置Flume服务(Flume角色)的服务端和客户端参数,使其可以正常工作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已成功安装集群及Flume服务。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表
HetuEngine用户权限说明 HetuEngine在集群已启用Kerberos认证(安全模式)时提供了如下两种权限管控方式,默认使用Ranger权限模型;在集群未启用Kerberos认证(普通模式)时提供了Ranger权限模型,默认未开启Ranger权限模型: Ranger权限管控方式
SparkSQL用户权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive,SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色,集群中的各类权限需要先授予角色,然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用 编译并运行程序 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-examples”中单击“Run
在本地Windows环境中调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0之前版本) 编译并运行程序 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-examples
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SparkSQL权限介绍 SparkSQL权限 类似于Hive,SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色,集群中的各类权限需要先授予角色,然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组
获取AK/SK 登录华为云管理控制台,在“控制台”页面,鼠标移动至右上方的用户名,在下拉列表中选择“我的凭证”。 单击“访问密钥”页签,您可以在访问密钥列表中查看访问密钥ID(AK),在下载的.csv文件中查看秘密访问密钥(SK).
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架,提供分析挖掘与迭代式内存计算能力,支持多种语言(Scala/Java/Python)的应用开发。 适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算
在Linux环境中调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0及之后版本) ClickHouse应用程序也支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK,版本号需要和IntelliJ