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Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能
使用curl命令操作OpenTSDB 写入数据 例如，录入一个指标名称为testdata，时间戳为1524900185，值为true，标签为key，value的指标数据。 curl -ki -X POST -d '{"metric":"testdata", "timestamp":1524900185
添加MRS租户资源池 在MRS集群中，用户从逻辑上对YARN集群的节点进行分区，使多个NodeManager形成一个YARN资源池。每个NodeManager只能属于一个资源池。系统中默认包含了一个名为“default”的资源池，所有未加入用户自定义资源池的NodeManager属于此资源池。
LakeFormation服务概述 该LakeFormation入门教程介绍了如何创建一个LakeFormation实例并与MRS集群对接，实现统一的数据湖元数据及权限管理。 使用流程简介 MRS与LakeFormation对接的使用流程如下图所示： 图1 LakeFormation使用流程
配置Spark事件队列大小 配置场景 Spark中见到的UI、EventLog、动态资源调度等功能都是通过事件传递实现的。事件有SparkListenerJobStart、SparkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Dr
FlinkIoTDBSink样例程序 功能简介 IoTDB与Flink的集成。此模块包含了iotdb sink，通过flink job将时序数据写入IoTDB。 代码样例 该样例演示了从一个Flink job中发送数据到IoTDB server的场景。 一个模拟的Source S
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配置Spark事件队列大小 配置场景 Spark中的UI、EventLog、动态资源调度等功能都是通过事件传递实现的。事件有SparkListenerJobStart、SparkListenerJobEnd等，记录了每个重要的过程。 每个事件在发生后都会保存到一个队列中，Driv
转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
MRS集群用户绑定多个队列时系统如何选择队列？ 问： MRS集群内属于同一个用户组，并且权限也相同的两个用户A和B，同时绑定了queueA以及queueB两个队列。 为什么用户A的任务一直提交到queueA队列，用户B的任务却一直提交到queueB队列？ 答： MRS集群内用户绑
Color函数 bar(x, width) 描述：使用默认的低频红色和高频绿色渲染ANSI条形图中的单个条形。例如，如果将25％的x和40的宽度传递给此函数。将绘制一个10个字符的红色条形，后跟30个空格，以创建一个40个字符的条形。 bar(x, width, low_color
Spark ThriftServer接口介绍 简介 ThriftServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 ThriftServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接Th
Spark作业的Client模式和Cluster模式有什么区别？ 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。 在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark
批量添加集群标签 功能介绍 为指定集群批量添加标签。 一个集群上最多有20个标签。 此接口为幂等接口： 创建时，同一个集群不允许重复key，如果数据库存在就覆盖。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/cluste
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在
新建Flink样例工程（可选） 除了导入Flink样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Flink工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Project”页面，选
新建Spark样例工程（可选） 操作场景 除了导入Spark样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Spark工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Project
新建Spark样例工程（可选） 操作场景 除了导入Spark样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Spark工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Project
新建Spark样例工程（可选） 操作场景 除了导入Spark样例工程，您还可以使用IDEA新建一个Spark工程。如下步骤以创建一个Scala工程为例进行说明。 操作步骤 打开IDEA工具，选择“Create New Project”。 图1 创建工程 在“New Project
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