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准备本地应用开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求:4.2或以上。 JDK JDK使用1.7或者1.8版本。 说明: 基于安全考虑,MRS集群服务端只支持TLS 1.1和TLS 1.2加密协议,IBM
Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 扩容/缩容集群Core节点或者Task节点成功。 错误码 请参见错误码。 父主题: 集群管理接口
创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台,选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则,允许指定来源的数据访问端口“22”。 具体请参见添加安全组规则。
配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限
创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台,选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则,允许指定来源的数据访问端口“22”。 具体请参见添加安全组规则。
2024-08-19 解决的问题 MRS 3.3.1-LTS.1.2修复问题列表: 解决Doris集群产生RFC请求耗时超过阈值的误告警问题 解决Doris的BE实例crash重启的问题 解决Doris物化视图测试时出现过crash重启的问题 解决Doris审计日志SQL截断的问题 解决Doris
Loader操作审计日志(例如:作业的增删改查、用户的登录)。 tomcat日志 catalina.out tomcat的运行日志 catalina. <yyyy-mm-dd >.log tomcat的运行日志 host-manager. <yyyy-mm-dd >.log tomcat的运行日志 localhost_access_log
MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略:在提交的MapReduce任务中,允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值,例如500000/4(默认值),表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。 解决办法 进入Hive服务配置页面:
在弹出的窗口中单击“确定”。 查看过期配置: 单击“过期配置”,界面将显示当前集群内配置过期的配置项。 可通过界面上方的服务过滤框进行筛选,查看不同服务的过期配置,或者在搜索框中直接搜索关键字。 处于过期状态的配置项并未完全生效,在不影响业务情况下,请及时重启配置过期的服务或实例。
Loader操作审计日志(例如:作业的增删改查、用户的登录)。 tomcat日志 catalina.out tomcat的运行日志 catalina. <yyyy-mm-dd >.log tomcat的运行日志 host-manager. <yyyy-mm-dd >.log tomcat的运行日志 localhost_access_log
其中配置示例如下: 如果报没有权限读写本地目录的错误,需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数,且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码: 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st
开发Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时,可以通过编写用户自定义函数UDF(User-Defined Functions)插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式,UDF分为有如下分类: 普通的UDF,用于操作单个数据行,且产生一个数据行作为输出。
Alluxio应用开发简介 Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置,从而能够更容易、更快的被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。
Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中,Alluxio位于计算和存储之间,为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层,使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局
仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范: 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述: 规则:编程时必须遵守的原则。 建议:编程时必须加以考虑的原则。 说明:对此规则或建议进行的解释。 示例:对此规则或建议给出示例。
指定日志路径。 -v 指定日志中的额外信息。 -m <num_maps> 最大的同时运行的执行拷贝的任务数。 -numListstatusThreads 构建被拷贝文件的文件列表时所用的线程数,该选项会提高distcp的运行速度。 -overwrite 覆盖目标位置的文件。 -update
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现有文件之后的添加操作。HDFS
指定日志路径。 -v 指定日志中的额外信息。 -m <num_maps> 最大的同时运行的执行拷贝的任务数。 -numListstatusThreads 构建被拷贝文件的文件列表时所用的线程数,该选项会提高distcp的运行速度。 -overwrite 覆盖目标位置的文件。 -update
服务器输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能,该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限,并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息
数据导出(Export)功能可以将用户指定的表或分区的数据,以文本的格式通过Broker进程导出到远端存储上,如HDFS/对象存储(支持S3协议) 等。 不建议一次性导出大量数据。一个Export作业建议的导出数据量最大在几十GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。 如果表数据量过大,建议按照分区导出。