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50000000:限制网络带宽为50MB。带宽可根据数据量大小及客户对均衡时间的要求进行调整,5TB数据量,使用50MB带宽,均衡时长约8小时。 执行以下命令查看迁移状态。 ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper 172.16.0.119:2181/kafka
spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包: hdfs dfs -ls /user/spark2x/jars/8.1.0.1 8.1.0.1是版本号,不同版本不同。
spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包: hdfs dfs -ls /user/spark2x/jars/8.1.0.1 8.1.0.1是版本号,不同版本不同。
apache.hadoop.hbase.mapred,建议使用org.apache.hadoop.hbase.mapreduce。 版本详细的信息请参考:https://blogs.apache.org/hbase/entry/start_of_a_new_era。 获取HBase replication
在“备份配置”指定需要备份的数据。 支持备份元数据和业务数据。 各组件不同数据的备份任务操作请参考备份恢复MRS集群数据。 单击“确定”保存。 在备份任务列表,可以查看刚创建的备份任务。 在指定的备份任务“操作”列,选择“更多 > 即时备份”,可以立即运行备份任务。 创建元数据备份任务(MRS 2.x及之前版本)
ds量,保证每次的处理时长尽量保持稳定。目的是为了保证poll数据以后的处理时间不要超过session.timeout.ms的时间。 参考信息 poll之后的数据处理效率要高,不要阻塞下一次poll。 poll方法和数据处理建议异步处理。 父主题: 使用Kafka
spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包: hdfs dfs -ls /user/spark2x/jars/8.1.0.1 8.1.0.1是版本号,不同版本不同。
服务 > Oozie > 实例”,即可获取任一oozie实例的IP地址;单击“配置”,在搜索框中搜索“OOZIE_HTTPS_PORT”,即可查看使用的端口号。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples”目录下的样例工程文
spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包: hdfs dfs -ls /user/spark2x/jars/8.1.0.1 8.1.0.1是版本号,不同版本不同。
待连接的IoTDBServer所在的节点IP地址,可通过登录FusionInsight Manager界面,选择“集群 > 服务 > IoTDB > 实例”查看。 RPC端口可通过登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”,搜索参
phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -md '|^[' -t TEST -i /tmp/data.csv 执行以下命令,查看导入表TEST的数据: sqlline.py SELECT * FROM TEST LIMIT 10; 父主题: 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力
操作步骤 MRS 3.x之前的版本集群执行以下操作: 检查环境。 登录MRS控制台,在左侧导航栏选择“现有集群”,单击集群名称。选择“组件管理”,查看Yarn的“健康状态”是否为“良好”。 是,执行1.c。 否,Yarn状态不健康,执行1.b。 请先修复Yarn异常,任务结束。 确定修改NodeManager的存储目录场景。
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群:cluster1和cluster2,如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问,但是存在以下限制: 仅允许访问一个Hive
x及后续版本,登录FusionInsight Manager,然后选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Kafka”。 单击“实例”,查看Kafka Broker角色实例的IP地址。 记录Kafka角色实例其中任意一个的IP地址即可。 根据业务情况,准备好客户端,登录安装客户端的节点。
id=hoodie-delta-streamer offset.rang.limit=10000 指定HoodieDeltaStreamer执行参数(具体参数配置,请查看官网https://hudi.apache.org/ )执行如下命令: spark-submit --master yarn --jars
regulation) 其中: 传入参数“colsValues”为原始数据中的一行数据集合,每个元素为一列。 传入参数“regulation”为配置导入文件信息(一般情况下并不需要使用)。 将该实现类与其依赖包同时打包成Jar文件,保存到HBase客户端所在节点的任意位置并确保执行命令的用户具有读取和执行该Jar包的权限。
CHILD”。 在程序运行时添加运行参数,分别为hive-site.xml与spark-defaults.conf文件的路径。 运行程序。 查看调试结果 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群:cluster1 和cluster2,如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问,但是存在以下限制: 仅允许访问一个Hive
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hb
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hb