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HetuEngine与其他组件的关系 HetuEngine安装依赖MRS集群,其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集方面的应用。
sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式:将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式:将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号.jar”包上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。 修改“pyflink-kafka
info("Flush successfully."); } else { LOG.info("Skip Flush."); } LOG.info("Write successfully.");
sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式:将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式:将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号.jar”包上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。 修改“pyflink-kafka
default本地表所在的数据库名称。 test为本地表名称,该例中为2中创建的表名。 (可选的)分片键(sharding key) 该键与config.xml中配置的分片权重(weight)一同决定写入分布式表时的路由,即数据最终落到哪个物理表上。它可以是表中一列的原始数据(如site_id),也可以
一个ZooKeeper集群的客户端,用来监控NameNode的状态信息。ZKFC进程仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS NameNode的Active和Standby节点均部署有ZKFC进程。 HDFS NameNode的ZKFC连接到ZooKeeper,把主机名等
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分: Client Flink C
exception: org.apache.hadoop.security.AccessControlException Permission denied: user=testACL, access=EXECUTE, inode="/user/hive/warehouse/t
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IOException { final String content = "hi, I am bigdata. It is successful if you can see me."; FSDataOutputStream out = null; try {
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info("Flush successfully."); } else { LOG.info("Skip Flush."); } LOG.info("Write successfully.");
访问Spark WebUI界面 操作场景 MRS集群安装Spark组件后,用户可以通过Spark WebUI界面查看Spark应用程序运行情况。 本章节指导用户在MRS集群中访问Spark WebUI界面。 前提条件 MRS集群已安装Spark组件,并且正常运行。 已创建具有Spar
API、HBase Shell或者Web UI访问服务端,对HBase的表进行读写操作。本文中的HBase客户端特指HBase client的安装包,可参考HBase对外接口介绍。 父主题: HBase开发指南(普通模式)
访问Kudu的WebUI 用户可以通过Kudu的WebUI,在图形化界面查看Kudu作业的相关信息。 前提条件 已安装Kudu服务的集群。 访问KuduMaster WebUI(MRS 3.x及之后版本) 登录Manager页面,请参见访问FusionInsight Manager(MRS
1 发布时间 2020-01-07 解决的问题 MRS大数据组件 MRS Kafka优化健康检查及滚动重启逻辑 补丁兼容关系 无。 安装补丁的影响 安装MRS 1.8.10.1补丁期间会重启MRS Manager和Kafka服务,重启服务期间会引起服务暂时不可用。 父主题: MRS集群补丁说明
IOException { final String content = "hi, I am bigdata. It is successful if you can see me."; FSDataOutputStream out = null; try {
ParameterException { final String content = "hi, I am bigdata. It is successful if you can see me."; InputStream in = (InputStream) new ByteArrayInputStream(
访问Kudu的WebUI 用户可以通过Kudu的WebUI,在图形化界面查看Kudu作业的相关信息。 前提条件 已安装Kudu服务的集群。 访问KuduMaster WebUI(MRS 3.x及之后版本) 登录Manager页面,请参见访问集群Manager。 选择“集群 > 服务
JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchSize) * 1000)); //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在,此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir);