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StarRocks基本原理 StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据,也支持直接分析数据湖上各种格式的数据
在Flink WebUI和Linux中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件,并且添加了
配置HBase数据压缩格式和编码 操作场景 HBase可以通过对HFile中的data block编码,减少Key-Value中Key的重复部分,从而减少空间的使用。目前对data block的编码方式有:NONE、PREFIX、DIFF、FAST_DIFF和ROW_INDEX_V1
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Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求,开发的Spark应用程序实现如下功能: 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件: LiuYang YuanJing
配置并导入Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。 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
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中,根据中间结果优化后续执行流程,提高整体执行效率。当前已实现的特性如下: 自动设置shuffle partition
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Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下
使用Python提交Flink普通作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-kafka”中的“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包
执行join操作时localtask启动失败 问题背景与现象 执行join等操作,数据量较小时,会启动localtask执行,执行过程会报错: jdbc:hive2://10.*.*.*:21066/> select a.name ,b.sex from student a join
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HBase
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序(Java) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数,或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序(Java) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数,或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10
Java样例代码 功能介绍 实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息,将统计结果直接打印或者输出写入到Kafka中。 Spark Streaming Write To Print代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollectionPrint
典型场景:从Hive导出数据到SFTP服务器 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到SFTP服务器。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和密码,且该用户具备
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
使用Loader从Hive导出数据到SFTP服务器 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从Hive导出到SFTP服务器。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业中指定的Hive表的权限。 获取SFTP服务器使用的用户和密码
MRS 3.1.2-LTS.2补丁说明 MRS 3.1.2-LTS.2.14补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.2-LTS.2.14 发布时间 2023-10-27 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通,需要先隔离该节点,否则补丁会安装失败。 新特性和优化 MRS Manager
使用Python提交Flink普通作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-kafka”中的“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包