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使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Flume客户端从本地采集静态日志保存到HBase表:flume_test。该场景介绍的是多级agent串联操作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的,数据传
配置Windows通过EIP访问安全模式集群HBase 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP,并配置HBase文件的方法,方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行hbase-example中的样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP,并
开启Oozie HA机制 操作场景 Oozie多个节点同时提供服务的时候,通过ZooKeeper来提供高可用(HA)功能,防止单节点故障以及多节点同时处理一个任务。 MRS 3.3.1及之后版本Oozie默认开启HA机制,无需执行该章节操作。 对系统影响 操作过程中需要重启Ooz
配置Windows通过EIP访问普通模式集群HBase 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP,并配置HBase文件的方法,方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 本章节以运行hbase-example中的样例为例进行说明。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP,并
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
(3 rows) 在 Analyze nation表之后: Analyze nation; ANALYZE: 6 rows --查询分析后的结果 SHOW STATS FOR nation; column_name | data_size | distinct_values_count
HDFS路径,指定该路径Hudi表会创建为外表。 options_list Hudi table属性列表。 query_statement select查询表达式 示例 创建分区表 create table h2 using hudi options (type = 'cow', primaryKey
223,372,036,854,775,807。 Decimal 默认值是(10,0),最大值是(38,38)。 说明: 当进行带过滤条件的查询时,为了得到准确的结果,需要在数字后面加上BD。例如,select * from carbon_table where num = 1234567890123456
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
this.conn = ConnectionFactory.createConnection(conf); } 样例代码中有很多的操作,如建表、查询、删表等,这里只列举了建表testCreateTable和删除表dropTable这2种操作。可参考对应章节样例。 创建表操作所需的Adm
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
Encoders.STRING()).groupBy("value").count(); //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("complete")
wordCounts = words.groupBy("word").count() # 开始运行将running counts打印到控制台的查询 query = wordCounts.writeStream\ .outputMode("complete")\
避免程序出现未知异常。可以使用try-catch块来处理异常,并在必要时记录异常信息。 UDF中应避免定义静态集合类用于临时数据的存储,或查询外部数据存在较大对象,否则会导致内存占用过高。 应该避免类中import的包和服务侧包冲突,可通过grep -lr "完全限定类名"命令来
文件,则提交失败,本次写入无效。 使用并发机制需要注意问题 Hudi当前并发机制无法保证写入后表主键唯一, 这个需要用户自己来保证。 增量查询问题:数据消费以及Checkpoint可能会乱序,多个并发写操作在不同的时间点完成。 并发写需要在启用并发写特性后支持并发,未开启时不支持并发写入。
文件,则提交失败,本次写入无效。 使用并发机制需要注意问题 Hudi当前并发机制无法保证写入后表主键唯一, 这个需要用户自己来保证。 增量查询问题:数据消费以及Checkpoint可能会乱序,多个并发写操作在不同的时间点完成。 并发写需要在启用并发写特性后支持并发,未开启时不支持并发写入。
通过HBase插入数据,命令如下: put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000' 开发思路 查询table1表的数据。 根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 运行前置操作 安全模式下Spark