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通过数据治理中心DataArts Studio,用户可以先在线开发调试MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽式地开发MRS作业,完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成;通过强大的作业调度与灵活的监控告警,轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: Map
EXCEPT返回两个结果集的差(即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值)。 INTERSECT返回两个结果集的交集(即两个查询都返回的所有非重复值)。 例如,Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。 “test_table1”表结构如下所示: +-----------------+--+
EXCEPT返回两个结果集的差(即从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值)。 INTERSECT返回两个结果集的交集(即两个查询都返回的所有非重复值)。 例如,Hive中有两张表“test_table1”、“test_table2”。 “test_table1”表结构如下所示: +-----------------+--+
查看MRS组件角色实例日志 MRS集群创建成功后,用户可以通过Manager界面在线直接查看组件各角色实例的日志内容并下载指定日志文件,便于快速定位分析问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 查看角色实例日志 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
务,开启物化视图推荐能力后,系统能自动学习并推荐对业务最有价值的物化视图SQL,使HetuEngine具备自动预计算加速能力,在相关场景下在线查询效率获得倍数提升,同时有效降低系统负载压力。 前提条件 集群运行正常并至少安装一个QAS实例。 已创建用于访问HetuEngine W
执行以下命令进入Hive客户端: beeline Hive使用Colocation存储表。 假设table_name1和table_name2是相关联的两张表,执行以下命令创建表: CREATE TABLE <[db_name.]table_name1>[(col_name data_type
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 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
作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
执行以下命令进入Hive客户端: beeline Hive使用colocation。 假设table_name1和table_name2是相关联的两张表,创建两表的语句如下: CREATE TABLE <[db_name.]table_name1>[(col_name data_type
Write时,可以映射为Hive的一张外部表,该表可以提供实时视图查询以及增量视图查询。 Hudi源表类型为Merge On Read时,可以映射为Hive的两张外部表(ro表和rt表),ro表提供读优化视图查询,rt表提供实时视图查询以及增量视图查询。 不能对Hudi表映射的Hive外部表做增删改
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。 Kafka结构
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 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
MRS集群所在VPC部署了VPCEP后集群补丁安装失败 问题现象 通过MRS管理控制台为MRS集群在线安装补丁,补丁安装失败,报错日志信息中提示访问OBS 403无权限。 原因分析 用户集群所在VPC中,部署并配置了VPC终端节点(VPCEP)。相关的终端节点策略中,未允许MRS
MRS作业类型介绍 MRS作业分类 MRS作业是MRS为用户提供的程序执行平台,用于处理和分析用户数据。用户可以在MRS管理控制台中在线创建作业任务,也可以通过集群客户端后台方式提交作业。 MRS作业处理的数据通常来源于OBS或HDFS,用户创建作业前需要将待分析数据上传至OBS
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。 Kafka结构
责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 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
控制是否启用,默认关闭,可通过连接Doris后执行set enable_hudi_bucket_shuffle=true;命令开启。 在等值Join条件之中包含两张表的分桶列,当左表的分桶列为等值的Join条件时,很大概率会被规划为Bucket Shuffle Join。 左表的分桶列的类型与右表等值Join列的类型需要保持一致。
数目。 支持日志在线检索和日志收集。 支持在线检索ClickHouse日志内容。 登录FusionInsight Manager界面,访问“运维 > 日志 > 在线检索”,在“服务”中选择“ClickHouse”,“检索内容”填写日志检索关键字,通过“检索”在线检索ClickHouse日志内容。
景,为了保障与数据表的一致性,索引表TTL将自动继承数据表索引列和覆盖列的TTL,不支持手动指定。 索引在线变更 支持索引在线创建、删除和修改状态,不影响数据表读写。 索引在线修复 当查询命中的索引数据无效时,可以触发索引修复,保障最终查询结果正确。 索引工具 支持索引一致性检查
成功,否则删除失败。 原因:创建UDF后,Spark服务端的JDBCServer未重启或者spark-sql未重新启动的场景,Spark所在线程的FunctionRegistry对象未保存新创建的UDF,那么删除UDF时就会出现错误。 解决方法:重启Spark服务端的JDBCSe