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Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
基于Ext提供WEB Console,该Console仅提供对Oozie工作流的查看和监控功能。通过Oozie对外提REST方式的WS接口,Oozie client通过该接口控制(启动、停止等操作)Workflow流程,从而编排、运行Hadoop MapReduce任务,如图1所示。 图1 Oozie框架
Kakfa消费者读取单条记录过长问题 问题背景与现象 和“Kafka生产者写入单条记录过长问题”相对应的,在写入数据后,用户开发一个应用,以消费者调用新接口(org.apache.kafka.clients.consumer.*)到Kafka上读取数据,但读取失败,报异常大致如下: .....
DB影响: 在TaskManager页面的ThreadDump查看算子是否长时间执行在RocksDB的操作接口上,多次刷新后出现如下所示即长时间执行在RocksDB的操作接口上。 Join[5] -> Calc[6] -> Sink: print[7] (1/1)#0" Id=113
读写HDFS上的数据,HCatalog还能为这些数据处理工具提供读写接口,并使用Hive的命令行接口发布数据定义和元数据探索命令。此外,经过封装这些命令,WebHCat Server还对外提供了RESTful接口,如图2所示。 图2 WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hi
储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上,Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hado
再获取表的元数据信息,然后对权限进行检查。 当表是parquet表时,元数据信息包括文件的Split信息。Split信息需要调用HDFS的接口去读取,当表包含的文件数量很多时,串行读取Split信息变得缓慢,影响性能。故对此做了优化,当表包含的文件大于一定阈值(即spark.sql
使用Hue WebUI操作Hive表 Hue汇聚了与大多数Apache Hadoop组件交互的接口,致力让用户通过界面图形化的方式轻松使用Hadoop组件。目前Hue支持HDFS、Hive、HBase、Yarn、MapReduce、Oozie和SparkSQL等组件的可视化操作。
通过调用HBase接口可实现创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能,相关业务场景介绍请参见HBase样例程序开发思路。 hbase-examples/hbase-rest-example HBase Rest接口应用开发示例。 使用Rest接口实现查
通过调用HBase接口可实现创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能,相关业务场景介绍请参见HBase样例程序开发思路。 hbase-examples/hbase-rest-example HBase Rest接口应用开发示例。 使用Rest接口实现查
表可以设计的非常稀疏。 接口类型简介 由于HBase本身是由java语言开发出来的,且java语言具有简洁通用易懂的特性,推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 HBase通过接口调用,可提供的功能如表1所示。
表可以设计的非常稀疏。 接口类型简介 由于HBase本身是由java语言开发出来的,且java语言具有简洁通用易懂的特性,推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 HBase通过接口调用,可提供的功能如表1所示。
除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序: Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive,在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。
HetuEngine样例程序开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算,则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询,流程如下:
再获取表的元数据信息,然后对权限进行检查。 当表是parquet表时,元数据信息包括文件的Split信息。Split信息需要调用HDFS的接口去读取,当表包含的文件数量很多时,串行读取Split信息变得缓慢,影响性能。故对此做了优化,当表包含的文件大于一定阈值(即spark.sql
HetuEngine样例程序开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算,则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询,流程如下:
Python应用程序的工具,版本要求不低于3.6,最高不超过3.9。 安装setuptools Python3开发环境的基本配置,版本如47.3.1。 jaydebeapi Python3开发环境的基本配置,可以通过该模块使用Java的JDBC来连接数据库。 准备运行环境 进行应用开发时,需要同时准备代码的运
AvroSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
enable”的不同配置控制是否允许访问ECS元数据接口,从而控制是否允许触发ECS流控。 MRS集群支持通过委托获取临时AKSK访问OBS。临时AKSK通过ECS元数据接口获取。ECS元数据接口有单机器5分钟140次的流控阈值,触发流控后机器被加入黑名单,30分钟内不能再次请求元数据接口。为防止触发流控,MR
ka、ZooKeeper、Kerberos的安全认证,这些安全认证只需要生成一个jaas文件并设置相关环境变量即可。LoginUtil相关接口可以完成这些配置。 代码样例 此代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example.security包的LoginUtil类中。