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多线程生产数据,相关样例请参考使用多线程Producer发送消息。 多线程消费数据,相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 基于KafkaStreams实现WordCount,相关样例请参考使用多线程Consumer消费消息 父主题: Kafka开发指南(普通模式)
API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据,相关样例请参考使用多线程Producer发送消息。 多线程消费数据,相关样例请参考使用多线程Consumer消费消息。 基于KafkaStreams实现WordCount,相关样例请参考使用KafkaStreams统计数据 父主题: Kafka开发指南(普通模式)
Shuffle参数提升Hudi写入效率 开启spark.shuffle.readHostLocalDisk=true,本地磁盘读取shuffle数据,减少网络传输的开销。 开启spark.io.encryption.enabled=false,关闭shuffle过程写加密磁盘,提升shuffle效率。
IP Address函数 contains(network, address) → boolean 当CIDR网络中包含address时返回true。 示例: 返回true: SELECT contains('10.0.0.0/8', IPADDRESS '10.255.255.255');
也可单击编辑按钮自定义各视图展示的内容。 表2 主机视图类型说明 视图类型 说明 主机视图 主要显示每个主机的IP地址信息、机架规划信息、运行状态以及硬件资源等使用情况。 角色视图 主要显示各主机上当前已部署的角色。如果该角色支持主备模式,则角色名称显示为加粗。 表3 主机运行状态说明
在开始开发应用前,需要了解ClickHouse的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 ClickHouse的应用程序支持多种语言开发,主要为Java语言,推荐使用IntelliJ IDEA工具,请根据指导完成开发环境配置。 准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程
对单个RDD重排,如sort、partitionBy(实现一致性的分区划分,这个对数据本地性优化很重要); 对单个RDD基于key进行重组和reduce,如groupByKey、reduceByKey; 对两个RDD基于key进行join和重组,如join、cogroup。 后三种操作都涉及重排,称为shuffle类操作。
\ .appName("CollectFemaleInfo") \ .getOrCreate() """ 以下程序主要实现以下几步功能: 1.读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter
\ .appName("CollectFemaleInfo") \ .getOrCreate() """ 以下程序主要实现以下几步功能: 1.读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter
\ .appName("CollectFemaleInfo") \ .getOrCreate() """ 以下程序主要实现以下几步功能: 1.读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter
用程序指定,可通过指定文件获取。 登录Spark WebUI查看应用程序运行情况。 Spark主要有两个Web页面。 Spark UI页面,用于展示正在执行的应用的运行情况。 页面主要包括了Jobs、Stages、Storage、Environment和Executors五个部分
ListCheckpointed<UDFState> { private Long count = 0L; private boolean isRunning = true; private String alphabet = "abcdefghijklm
HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能,Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat
HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于Hive的HCatalog功能,Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat
上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前,建议用户对Colocation的内部机制有一定了解,包括: Colocation分配节点原理
上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前,建议用户对Colocation的内部机制有一定了解,包括: • Colocation分配节点原理
上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前,建议用户对Colocation的内部机制有一定了解,包括: • Colocation分配节点原理
上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前,建议用户对Colocation的内部机制有一定了解,包括: Colocation分配节点原理
ei\hadoop\hbase\example”包的“TestZKSample”类中,用户主要需要关注“login”和“connectApacheZK”这两个方法。 private static void login(String keytabFile, String principal)
ei\hadoop\hbase\example”包的“TestZKSample”类中,用户主要需要关注“login”和“connectApacheZK”这两个方法。 private static void login(String keytabFile, String principal)