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数据、LdapServer数据、DBService数据和NameNode数据。备份Manager数据包含同时备份OMS数据和LdapServer数据。 默认情况下,元数据备份由“default”任务支持。该任务指导用户通过MRS Manager创建备份任务并备份元数据。支持创建任务自动或手动备份数据。
从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复,用于从上次任务中断处继续往下执行,以保证数据不丢失。但是,在某些情况下,从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
创建ClickHouse数据库 本章节介绍创建ClickHouse数据库样例代码。 通过on cluster语句在集群中创建表1中以databaseName参数值为数据库名的数据库。 示例代片段参考如下: private void createDatabase(String databaseName
查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识,才能在调优过程中找到关键瓶颈点,解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优,充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源,提升整个系统查询的吞吐量,同时数据库参数也调整到最优状态。
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com
Web UI”对应的“ResourceManager”进入Web界面,查找到对应的Spark应用程序。单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”,即可进入Spark UI页面。 History Server页面,用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。
除以及数据的插入、查询等操作。 本工程中包含了建立服务端连接、创建数据库、创建数据表、插入数据、查询数据及删除数据表等操作示例。 ClickHouseJDBC-Transaction-JavaExample ClickHouse事务开发代码样例,仅MRS 3.3.0及之后版本支持。
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
kafkasource; 创建的cksink表中username、password参数填写的用户为具有ClickHouse相应表权限的用户及密码,详见创建ClickHouse角色。 Kafka端口号: 集群的“认证模式”为“安全模式”时为“sasl.port”的值,默认为“21007”。 集群的“认证模
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
表运维 TTL变更 父主题: ClickHouse数据库运维
Server页面加载Task个数较多的Spark应用时,由于无法把全部的数据放入内存中,导致数据溢出到磁盘时,会产生前缀为“temp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用(由配置项“spark.history.retainedApplications”
向HBase表中插入数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com
S作业,完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成;通过强大的作业调度与灵活的监控告警,轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce
API读取HBase表数据 使用Scan API读取HBase表数据 使用Filter过滤器读取HBase表数据 删除HBase表数据 删除HBase二级索引 删除HBase表 创建Phoenix表 向Phoenix表中插入数据 读取Phoenix表数据 配置HBase应用输出日志 父主题:
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS(Hadoop Distribute FileSystem)是一个适合运行在通用硬件之上,具备高度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。 处理海量数据(TB或PB级别以上) 需要很高的吞吐量