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Channel:非持久化 File Channel:基于预写式日志(Write-Ahead Logging,简称WAL)的持久化实现 JDBC Channel:基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性,可保证简易的顺序操作,同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。
日志级别默认为INFO,可以通过调整日志打印级别(DEBUG,INFO,WARN,ERROR,FATAL)来显示更详细的信息。可以通过修改log4j.properties文件来实现,如: hbase.root.logger=INFO,console log4j.logger.org.apache.zookeeper=INFO
Kafka流式集群 Kafka集群使用Kafka和Storm组件提供一个开源高吞吐量,可扩展性的消息系统。广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景,实现高效的流式数据采集,实时数据处理存储等。 Kafka、Storm ClickHouse集群 ClickHouse是一个用于联机分析的列式数
oTDB、Kafka(Kafka组件仅MRS 3.2.0及之后版本支持静态服务池)和Yarn在部署节点可使用的CPU、I/O和内存总量。 实现服务级别的资源隔离,可将集群中的服务与其他服务隔离,使一个服务上的负载对其他服务产生的影响有限。 调度机制简介 静态服务资源支持基于时间的
在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。 在IDE上,选择MapReduce任务的实现类,通过配置远程调试信息,执行Debug。 设置断点,双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息,“右键->Debug As->Debug
Python3样例工程章节,获取样例代码,获取hetu-jdbc-XXX.jar文件,并复制到自定义目录中。 参考通过HSFabric的KeyTab认证实现查询HetuEngine SQL任务章节,获取“user.keytab”和“krb5.conf”文件,并放置到自定义目录中。 编辑样例代码
中调测应用程序,需要确保本地节点能与“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 如果当前节点与MRS集群所在网络平面不互通,可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群,具体操作请参考配置Windows通过EIP访问集群Kafka。 Windows本地hosts文件存放路径举例:
bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证,执行以下命令认证当前用户,具体请参见角色管理配置拥有对应权限的角色,参考创建用户为用户绑定对应角色。如果当前集群未启用Kerberos认证,则无需执行此命令。 kinit MRS 集群用户 例如,kinit zookeeperuser。
和reduceByKey()是combineByKey的两种具体实现,对于数据聚合比较复杂而groupByKey和reduceByKey不能满足使用需求的场景,可以使用自己定义的聚合函数作为combineByKey的参数来实现。 distinct(): RDD[T] => RDD[T]
、可用区、企业项目、虚拟私有云、子网、安全组(默认共用克隆集群的)、节点组配置、Kerberos认证、主机名前缀、标签、委托(集群节点默认绑定的委托名称)、日志转储、日志记录 默认克隆 元数据、告警、指标共享、弹性公网IP、补丁、数据盘加密、资源池、自定义配置 不支持克隆 引导操作、弹性伸缩策略、作业
huawei.bigdata.hive.example”包中,该包包括JDBCExample和JDBCExamplePreLogin类,实现的功能相同,只是认证方式有区别。JDBCExample使用JDBC连接中拼接keytab的方式进行认证;JDBCExamplePreLog
在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。 在IDE上,选择MapReduce任务的实现类,通过配置远程调试信息,执行Debug。 设置断点,双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息,“右键->Debug As->Debug
在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。 在IDE上,选择MapReduce任务的实现类,通过配置远程调试信息,执行Debug。 设置断点,双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息,“右键->Debug As->Debug
跟driver是一致的,driver是JDBCServer服务的一部分,是由spark用户启动的,因此其用户也是spark用户,且当前无法实现在运行时将Beeline端的用户透传到executor,因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户,即实际用户。
中调测应用程序,需要确保本地节点能与“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 如果当前节点与MRS集群所在网络平面不互通,可以通过绑定EIP的方式访问MRS集群,具体操作请参考配置Windows通过EIP访问普通模式集群Hive。 Windows本地hosts文件存放路径
Manager页面,创建拥有“Hive Admin Privilege”权限的角色,创建角色请参考创建角色。 创建属于“Presto”和“Hive”组的用户,同时为该用户绑定1中创建的角色,然后下载用户认证文件,参见创建用户,下载用户认证文件。 将下载的user.keytab文件和krb5.conf上传到MRS客户端所在节点。
table2表有记录key=1,cf:cid=1000,表示用户1的历史消息记录金额为1000元。 基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 根据用户名累计用户的历史消费金额,即用户总消费金额=100(用户当天的消费金额) + 1000(用户历史消费金额)。 上例所示
用户(组)与委托之间的映射关系详细信息。 约束限制: 不涉及 表3 AgencyMapping 参数 参数类型 描述 agency String 参数解释: 该映射绑定的IAM委托名称。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 identifier_type String 参数解释:
ListCheckpointed[UDFState]{ private var total = 0L // window算子的实现逻辑,即:统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow
ListCheckpointed[UDFStateScala]{ private var total = 0L // window算子的实现逻辑,即:统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow