检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩
ALM-45435 ClickHouse表元数据不一致 告警解释 检测到分布式表本身,或分布式表对应的本地表的元数据不一致持续180min后,系统产生此告警。 当分布式表本身,或分布式表对应的本地表的元数据一致时,告警自动清除。 元数据一致包括: 表中各列的数量、名称、顺序、类型一致
度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,非常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 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发,具体的API接口内容请参考HDFS
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 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发,具体的API接口内容请参考HDFS
度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,非常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 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发,具体的API接口内容请参考HDFS
度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,非常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 需要高可靠性 需要很好的可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发,具体的API接口内容请参考HDFS
ontext.stop()。 利用Java语言开发时,应用程序结束之前必须调用JavaSparkContext.stop()。 利用Scala语言开发时,应用程序结束之前必须调用SparkContext.stop()。 以Scala语言开发应用程序为例,分别介绍下正确示例与错误示例。
ALM-45429 ClickHouse扩容节点上同步表元数据失败 本章节仅适用于MRS 3.1.2及之后版本。 告警解释 ClickHouse扩容时创建分布式表对应的本地表失败时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 45429 重要 否 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。
cluster_name:集群名称,在对分布式表执行读写的过程中,使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name:数据库名称。 table_name:数据库下对应的本地表名称,用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key:分片键(可选参数),分布式表会按照这个规则,将数据分发到各个本地表中。
删除ClickHouse表 本章节介绍删除ClickHouse表样例代码。 删除在创建ClickHouse表中创建的副本表和分布式表。 示例代片段参考如下: private void dropTable(String databaseName, String tableName,
删除ClickHouse表 本章节介绍删除ClickHouse表样例代码。 删除在创建ClickHouse表中创建的副本表和分布式表。 示例代片段参考如下: private void dropTable(String databaseName, String tableName,
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
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展
表的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。
HDFS基本原理 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现有文件
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展
Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展