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Spark Structured Streaming状态操作样例程序(Scala) 功能介绍 在Spark结构流应用中,跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp;同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例
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绑定委托 步骤三:创建OBS文件系统 登录OBS控制台。 选择“并行文件系统 > 创建并行文件系统”。 填写文件系统名称,例如“mrs-demo01”。 其他参数请根据需要填写。 单击“立即创建”。 在OBS控制台并行文件系统列表中,单击文件系统名称进入详情页面。 在左侧导航栏选
MRS集群保留JDK说明 MRS集群是租户完全可控的大数据应用开发平台,用户基于平台开发业务后,将业务程序部署到大数据平台运行。由于需要具备开发调测能力,因此要在MRS集群中保留JDK。 此外,MRS集群功能中如下关键特性也强依赖JDK。 HBase BulkLoad HBase
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序(Scala) 功能介绍 使用Structured Streaming,从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据,实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka中。
本地或者HDFS路径下。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同,如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”,而Spark Structured Streaming Kafka依赖包路径为“$S
HDFS路径下。 由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同,如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”,而Spark Streaming Structured Kafka依赖包路径为“$SPARK_
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统,为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息,并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示: 图1 与其他组件关系 父主题:
到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项,因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。 在启用了预写日志以后,数据接收吞吐率会有降低。由于所有数据都被写入容错文件系统,文件系统的写入吞吐率和用于数据复制的网络带宽,可能就是潜在的瓶颈了。在此情况下,需要创建更多
配置MRS集群对接Syslog服务器上报告警 如果用户需要在统一的告警平台查看集群的告警和事件,管理员可以在FusionInsight Manager使用Syslog协议将相关数据上报到告警平台。 Syslog协议未做加密,传输数据容易被窃取,存在安全风险。 前提条件 对接服务器
配置跨Manager集群互信后,两个系统中只要存在同名用户,且对端系统的同名用户拥有访问自身系统中某个资源的对应权限,则可以使用当前系统用户访问远程资源。 直接互信 系统在配置互信的两个集群分别保存对端系统的互信票据,通过互信票据访问对端系统。 父主题: 集群互信管理
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
WebUI,请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 集群连接管理”,进入集群连接管理页面。 单击“创建集群连接”,在弹出的页面中参考表1填写信息,单击“确定”,完成集群连接创建。创建完成后,可在对应集群连接的“操作”列对集群连接进行编辑、测试、删除等操作。 图1 创建集群连接 表1
WebUI,请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 集群连接管理”,进入集群连接管理页面。 单击“创建集群连接”,在弹出的页面中参考表1填写信息,单击“确定”,完成集群连接创建。创建完成后,可在对应集群连接的“操作”列对集群连接进行编辑、测试、删除等操作。 图1 创建集群连接 表1
Flink作业引擎概述 Flink WebUI提供基于Web的可视化开发平台,用户只需要编写SQL即可开发作业,极大降低作业开发门槛。同时通过作业平台能力开放,支持业务人员自行编写SQL开发作业来快速应对需求,大大减少Flink作业开发工作量。 Flink WebUI功能仅支持MRS
Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache
Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时,通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径,例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x
Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时,通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径,例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x
Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache
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