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ClickHouse数据批量导入 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件,用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端,例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性
如何开发Flume第三方插件 安装Flume客户端,如安装目录为“/opt/flumeclient”。 将自主研发的代码打成jar包。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/fusionInsight-flume-*/plugins.d”路径下,使用以下命令建立目录,可根据实际业务进行命名,无固定名称:
如何开发Flume第三方插件 该操作指导用户进行第三方插件二次开发。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 将自主研发的代码打成jar包。 安装Flume服务端或者客户端,如安装目录为“/opt/flumeclient”。 建立插件目录布局。 进入“Flume客户端安装目录/f
bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。 假设maxParquetFileSize为128MB,averageRecordSize为1024B,因此,一个文件中的记录总数约为130K。 默认值(60000)大约是此近似值的一半。 注意: 将此值设置的太低,将产生
ClickHouseServer的实例IP --user 用户名 --password --port 9000 输入用户密码 执行以下命令,创建数据表。 CREATE DATABASE cktest ON CLUSTER default_cluster; CREATE TABLE cktest.test2 ON CLUSTER
examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。
集群 > 服务 > Doris”,查看“Leader所在的主机”获取。 将代码中PORT = "xxx"的“xxx”修改为Doris的MySQL协议查询连接端口,默认为29982,可登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Doris > 配置”,搜索“query_port”获取。
create_table_query; 如果存在,请将不一致的表结构修改一致。 执行如下SQL排查是否存在mutation任务异常: select FQDN(), database, table, mutation_id, create_time, command from clusterAllReplicas(default_cluster
数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性能可以达到JavaS
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 : Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说,具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下,KryoSerializer的性
" : 373, "numActiveBatches" : 0, "numProcessedRecords" : 1, "numReceivedRecords" : 1, "avgInputRate" : 0.002680965147453083, "avgSchedulingDelay"
19:26:24.000 SELECT parse_duration('5m'); -- 0 00:05:00.000 MySQL 日期函数 在这一章节使用与MySQL date_parse和str_to_date方法兼容的格式化字符串。 date_format(timestamp,
examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。
HDFS应用开发规则 HDFS NameNode元数据存储路径 NameNode元数据信息的默认存储路径为“${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/data”,该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode的镜像备份参数为“fs
客户端安装目录/Spark2x/spark/bin ./spark-sql 执行以下命令在OBS中创建表并插入数据: create database test location "obs://并行文件系统路径/test"; use test; create table test1(a
File Channel:基于WAL(预写式日志Write-Ahead Logging)的持久化实现。 JDBC Channel:基于嵌入Database的持久化实现。 Channel支持事务,可提供较弱的顺序保证,可以和任何数量的Source和Sink工作。 Sink Sink负责将
Channel:基于预写式日志(Write-Ahead Logging,简称WAL)的持久化实现 JDBC Channel:基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性,可保证简易的顺序操作,同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink S
使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume从本地采集静态日志保存到HDFS上如下目录“/flume/test”。 前提条件 已成功安装集群、HDFS及Flume服务、Flume客户端。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。
ticator”。 执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue WebUI中的Hive面板直接输入以下SQL创建表。 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment