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examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果,并进行打印。
HDFS应用开发规则 HDFS NameNode元数据存储路径 NameNode元数据信息的默认存储路径为“${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/data”,该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode的镜像备份参数为“fs
客户端安装目录/Spark2x/spark/bin ./spark-sql 执行以下命令在OBS中创建表并插入数据: create database test location "obs://并行文件系统路径/test"; use test; create table test1(a
File Channel:基于WAL(预写式日志Write-Ahead Logging)的持久化实现。 JDBC Channel:基于嵌入Database的持久化实现。 Channel支持事务,可提供较弱的顺序保证,可以和任何数量的Source和Sink工作。 Sink Sink负责将
| | 5 | mysql-fastpath-connector | 2.0.1-SNAPSHOT | org.apache.sqoop.connector.mysql.MySqlConnector
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| | 5 | mysql-fastpath-connector | 2.0.1-SNAPSHOT | org.apache.sqoop.connector.mysql.MySqlConnector
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Channel:基于预写式日志(Write-Ahead Logging,简称WAL)的持久化实现 JDBC Channel:基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性,可保证简易的顺序操作,同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink S
使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume从本地采集静态日志保存到HDFS上如下目录“/flume/test”。 前提条件 已成功安装集群、HDFS及Flume服务、Flume客户端。 已创建用户flume_hdfs并授权验证日志时操作的HDFS目录和数据。
ticator”。 执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue WebUI中的Hive面板直接输入以下SQL创建表。 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
执行以下命令创建Hive表。 可以在Hue UI里hive面板里面直接输入以下的SQL。 图1 执行Hive SQL命令 CREATE DATABASE test; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`.`usr` (user_id int comment
myhuaweicloud.com/mrs-demon-samples/demon/detail-records.zip获取Spark样例数据到本地。 将下载的“detail-records.zip”解压,获取图5所示的样例数据。 图5 样例数据 进入“input”文件夹,单击“上传文件”,选择本地存放的Spark样例数据。
HDFS文件系统目录简介 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在
coalesce(value[, ...]) 返回参数列表中的第一个非空value。与CASE表达式相似,仅在必要时计算参数。 可类比MySQL的nvl功能,经常用于转空值为0或者' '(空字符)。 select coalesce(a,0) from (values (2),(3)
使用多级agent串联从本地采集静态日志保存到HDFS 操作场景 该任务指导用户使用Flume从本地采集静态日志保存到HDFS上如下目录“/flume/test”。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已成功安装集群、HDFS及Flume服务、Flume客户端。 已
} } } } 返回如下结果表示索引创建成功: { "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "ddj_study_card_ratio_v12" } 执行以下命
Channel:基于预写式日志(Write-Ahead Logging,简称WAL)的持久化实现 JDBC Channel:基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持事务特性,可保证简易的顺序操作,同时可以配合任意数量的Source和Sink共同工作。 Sink S
" : 373, "numActiveBatches" : 0, "numProcessedRecords" : 1, "numReceivedRecords" : 1, "avgInputRate" : 0.002680965147453083, "avgSchedulingDelay"
return tuple2.value(); } }); //汇总计算字数的总时间。 JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.mapToPair( new PairFunction<String