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配置FlinkServer作业中使用UDF 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数,用于扩展SQL以满足个性化的需求,这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包,然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink支持以下3类自定义函数,如表1。
DFS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。因此,小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 本工具主要有如下两个功能: 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件,返回该表目录中所有数据文件的平均大小。 对表文件提供合并功能,用户可设置合并后的平均文件大小。
主题名称 --config 配置项=配置值 --zookeeper ZooKeeper的任意一个节点的业务IP:clientPort/kafka 扩展分区: ./kafka-topics.sh --alter --topic 主题名称 --zookeeper ZooKeeper的任意一个
eFilter('<column_family>','column',=,'binary:<value>')"} 回答 由于HBase的可扩展性,在查询表的时候,默认情况下会匹配被查询列的所有版本的值,即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行(即在某一行中不存在该列),HBase会将该行查询出来。
eFilter('<column_family>','column',=,'binary:<value>')"} 回答 由于HBase的可扩展性,在查询表的时候,默认情况下会匹配被查询列的所有版本的值,即使被删除或被修改的值也可以查询出来。对于命中列失败的行(即在某一行中不存在该列),HBase会将该行查询出来。
Flink CEP in SQL SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配,并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle
job任务的工作流引擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型: Workflow 描述一个完整业务的基本流程。 Coordinator
开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 用户可以自定义一些函数,用于扩展SQL以满足个性化的需求,这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本,需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3
Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 MRS服务提供了Kafka多种场景下的样例开发工程,本章节以最常见的WordCount样例Demo进行说明,对应示例场景的开发思路:
ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优,且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下,有大表两表join以及多表join的场景,且多个join的表数据变化更新频率较低,这种情况,建议对多个表join查询逻
上信息主动地通知到用户的手机及邮箱,让维护更加省心省力。 客户价值 配置消息通知后,可以实时给用户发送MRS集群健康状态,用户可以通过手机短信或邮箱实时接收到MRS集群变更及组件告警信息。MRS可以帮助用户轻松运维,实时监控,实时发送告警,操作灵活,使大数据业务部署更加省心省力。
通过Flink作业处理OBS数据 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下,用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink
件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹;HDFS还有其他的业务处理,例如设置文件权限等,其他操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为: HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation
擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型: Workflow 描述一个完整业务的基本流程。 Coordinator
擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型: Workflow 描述一个完整业务的基本流程。 Coordinator
件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹;HDFS还有其他的业务处理,例如设置文件权限等,其他操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为: HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation
件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹;HDFS还有其他的业务处理,例如设置文件权限等,其他操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为: HDFS初始化 初始化HDFS 写文件 写HDFS文件 追加文件内容 追加HDFS文件内容 读文件 读HDFS文件
所涉及的文件操作主要包括创建文件和对文件的读写;Alluxio还有其他的业务处理,例如设置文件权限等,其他操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为: 文件系统初始化 写文件 读文件 开发思路 调用FileSystem中的create接口获取文件系统客户端
据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。