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任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 Metastore:对表,列和Partition等的元数据进行读写及更新操作,其下层为关系型数据库。 Driver:管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler:编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。
Exception { String[] words = s.split("\\s"); if (words.length < 2) { return
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
String[] words = line.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(REGEX_STRING); for (String word : words) {
'hudi_cars_byd', //同步hive表的database 'hive_sync.table' = 'byd_hudi_denza_1s_mor',
String[] words = line.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(REGEX_STRING); for (String word : words) {
根据业务实际需要,在“用户组”添加的所有组中选择一个组作为用户创建目录和文件的主组。 下拉列表包含“用户组”中添加的全部组。 由于一个用户可以属于多个组(包括主组和附属组,主组只有一个,附属组可以有多个),设置用户的主组是为便于维护以及遵循hadoop社区的权限机制。此外用户的主组和其他组在权限控制方面,作用一致。
把主节点/srv/BigData/dbdata_service/data的内容拷贝到备节点,保持文件权限和属组与主节点一样。 修改postgresql.conf配置信息,localhost修改成本节点IP,remotehost修改成对端节点IP。 登录Manager页面重启备DBServer节点。
public void doWork() { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(waitTime));
x及以后版本但不支持HTTPS的Elasticsearch集群。 数据规划 如果使用自定义数据源,需保证源端集群和目标端之间网络端口通信正常。 如果使用Kafka,MySQL等外源数据,需要确保对应用户具备数据操作的权限。 开发思路 导入Flink相关依赖包,版本需与集群Flink版本一致。 构建源端数据源。
Master2节点。 确认集群主备管理节点。 远程登录Master1节点,请参见登录MRS集群节点。 Master节点支持Cloud-Init特性,Cloud-init预配置的用户名“root”,密码为创建集群时设置的密码。 执行以下命令切换用户。 sudo su - root su
它可以由用户根据需要自由的定义,与通常理解的集群有一定的差异。多个ClickHouse节点之间是一种松耦合的关系,各自独立存在。 shards shard(分片)是对cluster的横向切分,1个cluster可以由多个shard组成。 replicas replica(副本),
它可以由用户根据需要自由的定义,与通常理解的集群有一定的差异。多个ClickHouse节点之间是一种松耦合的关系,各自独立存在。 shards shard(分片)是对cluster的横向切分,1个cluster可以由多个shard组成。 replicas replica(副本),
', '[commit_Time]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 是否必填 table_name 需要查询的表名,支持database.tablename格式。 是 commit_Time 指定创建或回滚的时间戳。 是 user 创建savepoint的用户。 否 comments
生成compaction计划(op指定为“schedule”),或者执行已经生成的compaction计划(op指定为“run”) 是 table 需要查询表的表名,支持database.tablename格式 否 path 需要查询表的路径 否 timestamp 在op指定为“run”时,可以指定timestam
session.timeout.ms之间。 以上参数可以根据实际情况进行适当的调整,特别是max.poll.records,这个参数是为了控制每次poll数据的records量,保证每次的处理时长尽量保持稳定。目的是为了保证poll数据以后的处理时间不要超过session.timeout
seconds to buffer input recordsconfiguration.setString("table.exec.mini-batch.size", "5000"); // the maximum number of records can be buffered by each
则可以使用MapPartitions,按每个分区计算结果,如: rdd.mapPartitions(records => conn.getDBConn;for(item <- records) write(item.toString); conn.close) 使用mapPartition
String[] words = line.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(REGEX_STRING); for (String word : words) {
instant => '[instant]'); 参数描述 表1 参数描述 参数 描述 table_name 需要查询的表名,支持database.tablename格式 instant 需要查询的instant time时间戳 示例 call show_active_instant_detail(table