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当在CarbonData表中配置了较小的blocksize,而加载的数据生成的数据文件比较大时,在HDFS上显示的blocksize会与设置值不同。这是因为,对于每一个本地block文件的首次写入,即使待写入数据的大小大于blocksize的配置值,也直接将待写入数据写入此block。所以,HDFS上bloc
通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults
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以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,下载样例工程到本地。 将Java样例工程导入到IDEA中。 打开IntelliJ IDEA。在“Quick Start”页面选择“Import Project”。
荐使用IDEA工具,请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Spark的运行环境即Spark客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备工程 Spark提供了不同场景下的样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个Spark工程。
单击右上角的时间编辑按钮,设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”。 收集异常故障日志时间长短可以咨询技术支持人员。 单击“下载”,实时转储的系统表会被保存在本地。 收集一键转储系统表日志 使用root用户后台登录任一ClickHouseServer节点,进入到sbin目录下。 cd ${BIGDA
container_1547547065745_0001_01_000004 -out logdir/ 上述命令会将container运行日志下载至本地,该日志包含了TaskManager/JobManager的运行日志,GC日志等信息。 还可以使用如下命令获取指定名称日志。 获取container日志列表:
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑,而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为Topology内部的源数据。
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式: 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。 外部
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Impala完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Impala完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。
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创建集群后,扩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量,即不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID,请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID,即创建
创建集群后,缩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量,即不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID,请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID,即创建
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式: 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。 外部
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配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制,可以通过配置不同的参数来保障消息传输,进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响: 配置高可用、高性
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