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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。
a/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 Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining
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。
Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。
/hetuserver”。 使用HDFS的页面上传。 使用HetuEngine用户登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > HDFS”,进入HDFS服务页面。 在概览页签下的“基本信息”区域,单击“NameNode WebUI”后的链接,进入NameNode WebUI界面。
开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_info”的字段为雇员编号、姓名、支付薪水币种、薪
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。
a/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 Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining
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。
开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_info”的字段为雇员编号、姓名、支付薪水币种、薪
Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展,实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”,同时也可以将数据从关系型数据库或者文件服务器导入到HDFS/HBase中,或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。 Loader模型主要由Loader
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。
a/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 Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining
xxxx@xxx.cn 8 134 XXXX XXXX xxxx@xxxx.cn 加载雇员扩展信息数据到雇员联络信息表“employees_info_extended”中。 雇员扩展信息数据如表3所示: 表3 雇员扩展信息数据 编号 姓名 电话号码 e-mail 支付薪水币种 薪水金额 缴税税种
RegionServer负责提供表数据读写等服务,是HBase的数据处理和计算单元。 RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起,实现数据的存储功能。 ZooKeeper集群 ZooKeeper为HBase集群中各进程提供分布式协作服务。各RegionServer将
开发和部署HetuEngine Function Plugin 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HetuEngine Function Plugin的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本,需要基于JDK17
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
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
在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 当您的账号因按需MRS集群资源自动扣费导致欠费后,账号将变成欠费状态。欠费后,按需资源不会立即停止服务,资源进入宽限期。您需支付按需资源在宽限期内产生的费用,相关费用可登录管理控制台,选择页面上方的“费用 > 费用账单”,进入费用中心,单击
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