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mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
源版本无法代理HTTPS请求,所以无法通过YARN代理访问Flink的原生页面,用户可以在集群的同一个VPC下,创建windows虚拟机,在该虚拟机中访问Flink 原生页面。 表4 参数描述 参数 参数值示例 描述 security.ssl.rest.enabled true
3:已取消。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 hive_script_path String 参数解释: Hive脚本地址。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 create_by String 参数解释: 创建作业的用户ID。 约束限制:
具体界面显示以实际为准。 Kerberos认证 开启 委托 勾选“高级配置”后的“现在配置”,“委托”选择“现有委托”,并选择创建对接ECS/BMS云服务委托创建的委托。 例如,配置如下图所示,不同版本集群可能存在差异,具体界面显示以实际为准。 等待集群创建完成后,在“现有集群
system”页面 进入“/tmp/logs/执行用户名/bucket-logs-tfile/任务ID/Flink任务ID”目录,将该目录下文件全部下载到本地。 图6 获取作业日志文件 在2.c下载的文件中搜索“root.sg.d1”,如下图显示则表示数据从IoTDB中读取成功。 图7 读取IoTDB数据成功
具体界面显示以实际为准。 Kerberos认证 开启 委托 勾选“高级配置”后的“现在配置”,“委托”选择“现有委托”,并选择创建对接ECS/BMS云服务委托创建的委托。 例如,配置如下图所示,不同版本集群可能存在差异,具体界面显示以实际为准。 等待集群创建完成后,在“现有集群
ues(保持源RDD的分区方式,这与map不同); 对单个RDD重排,如sort、partitionBy(实现一致性的分区划分,这个对数据本地性优化很重要); 对单个RDD基于key进行重组和reduce,如groupByKey、reduceByKey; 对两个RDD基于key进
拥有HBase端Namespace的“创建”权限。 用户使用load将指定目录下所有文件或者指定文件,导入数据到表中。 数据源为Linux本地磁盘,指定目录时需要此目录已经存在,系统用户“omm”对此目录以及此目录上层的每一级目录拥有“r”和“x”的权限。指定文件时需要此文件已经
拥有HBase端Namespace的“创建”权限。 用户使用load将指定目录下所有文件或者指定文件,导入数据到表中。 数据源为Linux本地磁盘,指定目录时需要此目录已经存在,系统用户“omm”对此目录以及此目录上层的每一级目录拥有“r”和“x”的权限。指定文件时需要此文件已经
ues(保持源RDD的分区方式,这与map不同); 对单个RDD重排,如sort、partitionBy(实现一致性的分区划分,这个对数据本地性优化很重要); 对单个RDD基于key进行重组和reduce,如groupByKey、reduceByKey; 对两个RDD基于key进
5将很多DDL/DML命令下压到Hive执行,造成了与Hive的耦合,且在一定程度上不够灵活(比如报错不符合预期、结果与预期不一致等)。 Spark2x实现了命令的本地化,使用Spark SQL Native DDL/DML取代Hive执行DDL/DML命令。一方面实现和Hive的解耦,另一方面可以对命令进行定制化。
ues(保持源RDD的分区方式,这与map不同); 对单个RDD重排,如sort、partitionBy(实现一致性的分区划分,这个对数据本地性优化很重要); 对单个RDD基于key进行重组和reduce,如groupByKey、reduceByKey; 对两个RDD基于key进
ues(保持源RDD的分区方式,这与map不同); 对单个RDD重排,如sort、partitionBy(实现一致性的分区划分,这个对数据本地性优化很重要); 对单个RDD基于key进行重组和reduce,如groupByKey、reduceByKey; 对两个RDD基于key进
是否开启自适应执行框架。 false spark.executor.memoryOverhead 每个执行器要分配的堆内存量(单位为兆字节)。 这是占用虚拟机开销的内存,类似于内部字符串,其他内置开销等等。会随着执行器大小(通常为6-10%)而增长。 1GB spark.streaming.kafka
是否开启自适应执行框架。 false spark.executor.memoryOverhead 每个执行器要分配的堆内存量(单位为兆字节)。 这是占用虚拟机开销的内存,类似于内部字符串,其他内置开销等等。会随着执行器大小(通常为6-10%)而增长。 1GB spark.streaming.kafka
解决重装主机后hetu的worker启动不到该主机上的问题 解决混搭集群,arm镜像证书与X86镜像证书不互信,导致作业提交到该arm节点上运行失败问题 解决获取ECS的临时ak/sk失败告警帮助文档缺失问题 大数据组件 解决Hive snappy文件调用movefile加入_1后,文件内容出现乱码问题 解决Hive
strings 参数解释: 缩容节点时指定待删除节点的资源ID列表。resource_ids为空时,按照系统规则自动选择删除节点。仅支持删除状态异常的ecs节点。会针对指定节点进行强制删除。可通过查询主机接口获取resource_id。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及
通过辅助Zookeeper能够将原集群的数据实时同步到临时表。 secondstep:表示将临时复制表里面的数据attach到目的集群的本地表中。 注意: 参数值为secondstep时,脚本执行前,需要运维人员和用户确认ClickHouse相关业务必须已经停止。 onerep