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配置Spark读写Doris数据 Spark Doris Connector可以支持通过Spark读取Doris中存储的数据,也支持通过Spark写入数据到Doris中。 支持从Doris中读取数据 支持Spark DataFrame批量/流式写入Doris。 可以将Doris表
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 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。
配置Hive插入数据到不存在的目录中 开启Hive能插入数据到不存在的目录中的功能,可以执行写目录insert overwrite directory “/path1/path2/path3” ...命令,“/path1/path2”目录权限为700且属主为当前用户,“path3
配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数,避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录FusionInsight Manager页面,选择“集群 >
配置创建Hive内部表时不能指定Location 操作场景 此功能在MRS 3.x之前版本适用于Hive,Spark。在MRS3.x及后续版本适用于Hive,Spark2x。 开启此功能后,在创建Hive内部表时,不能指定location。即表创建成功之后,表的location路
配置Hive任务的最大map数 操作场景 此功能适用于Hive。 此功能用于从服务端限定Hive任务的最大map数,避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 进入Hive服务配置页面: MRS 3.x之前版本,单击集群名称,登录集群详情页面,选择“组件管理 > Hive
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
使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中,由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中,集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件,会消耗NameNode大量内存,还会大幅降低读写性能,延长作业运行时间。因
配置Flink读写Doris数据 Flink Doris Connector支持通过Flink操作(读取、插入、修改、删除)Doris中存储的数据。 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 该章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 前提条件 已创建包含Doris服务的集群,集群内各服务运行正常。
配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 开启Hive目录旧数据自动移除至回收站功能,执行写目录insert overwrite directory "/path1" ...命令成功之后,会将旧数据移除到回收站,并且同时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。 操作步骤
配置组件隔离访问Hive MetaStore 操作场景 MRS 3.2.0及之后的版本支持此功能,此功能用于限制集群内组件连接指定的Hive MetaStore实例,组件默认可连接所有MetaStore实例。 目前集群中支持连接MetaStore的组件有HetuEngine、Hi
多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下,如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快,需要较短时间的过期时间,而另一个表数据变化较慢,需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL(Time
场景说明 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求,开发的Spark应用程序实现如下功能: 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件: LiuYang YuanJing GuoYijun CaiXuyu Liyuan FangBo
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求,开发的Spark应用程序实现如下功能: 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件: LiuYang YuanJing
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求,开发的Spark应用程序实现如下功能: 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件: LiuYang YuanJing
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(Iterative
配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下,使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G,该数据块在被fetch的时候还会报类似错误: Adjusted
配置对接Kafka可靠性 配置场景 Spark Streaming对接Kafka时,当Spark Streaming应用重启后,应用根据上一次读取的topic offset作为起始位置和当前topic最新的offset作为结束位置从Kafka上读取数据的。 Kafka服务的top
配置矢量化读取ORC数据 配置场景 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet文件格式类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每
配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 操作场景 WebHCat为Hive提供了对外可用的REST接口,开源社区版本默认使用HTTP协议。 MRS Hive支持使用更安全的HTTPS协议,并且可以在两种协议间自由切换。 安全模式支持HTTPS和HTTP协议,普通模式只支持HTTP协议。