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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。
Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务(如100T的TPCDS测试套)过程中,有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志,出现“Executor 532 is lost rpc with driver
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
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
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序(Java) Spark Structured Streaming样例程序(Scala)
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
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序(Java) Spark Structured Streaming样例程序(Scala)
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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特点 Flink
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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
performing GSS wrap”信息 Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,应用失败 从checkpoint恢复spark应用的限制 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持 在客户端安装节
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作:包括无类型,类
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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
场景说明 场景说明 在Spark应用中,通过使用StructuredStreaming调用kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有kafka权限用户)。