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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式: 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。 外部
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式: 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。 外部
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制,可以通过配置不同的参数来保障消息传输,进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响: 配置高可用、高性
创建MRS集群 场景描述 本章节指导用户通过API创建一个MRS分析集群。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 已在待创建集群区域通过虚拟私有云服务创建VPC,子网。创建VPC请参考查询VPC列表和创建VPC。创建子网请参考查询子网列表和创建子网。 已获取待创建集群区
创建集群后,扩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量,即不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID,请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID,即创建
创建集群后,缩容集群Core节点或者Task节点。MRS集群创建成功后不支持调整Master节点数量,即不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID,请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID,即创建
的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎,通常情况下会和计算引擎一起协同工作: 首先在计算引擎上(比如Impala)用SQL语句创建表对象; 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据; 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中,为了不引入额外的计算引擎,将以Kudu为主,全部通过Java
经过查询发现是ApplicationMaster(以下简称AM)反应缓慢,最终超时失败。 此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口: 在Yarn客户端的“mapred-site
执行MRS集群健康检查 集群健康检查包含检查对象的“健康状态”、相关的告警和自定义的监控指标等三项检查项,但检查结果不能等同于界面上显示的“健康状态”。检查范围包含Manager、服务级别和主机级别的健康检查: Manager关注集群统一管理平台是否提供正常管理功能。 服务级别关注组件是否能够提供正常的服务。
用户需要使用图形化界面管理HDFS文件时,可以通过Hue完成任务。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析,禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作,建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理,例如使用HDFS客户端对HDFS文件进行操作
经过查询发现是ApplicationMaster(以下简称AM)反应缓慢,最终超时失败。 此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口: 在Yarn客户端的“mapred-site
关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性,将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据,大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前,建议用户对Colocation的内部机制有一定了解,包括:
在告警列表中,查看“ALM-16004 Hive服务不可用”告警是否清除。 是,处理完毕。 否,执行7。 收集故障信息。 在MRS Manager界面,单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。 父主题: MRS集群告警处理参考
LdapServer数据同步异常”告警是否清除。 是,处理完毕。 否,执行4。 收集故障信息。 在MRS Manager界面,单击“系统设置 > 日志导出”。 请联系运维人员,并发送已收集的故障日志信息。 参考信息 无。 父主题: MRS集群告警处理参考
故障引发,告警上报时间可能会延迟5分钟左右。 Hive服务和基础服务间的网络通信中断。 Hive的HDFS临时目录权限异常。 Hive节点本地磁盘空间不足。 处理步骤 检查HiveServer/MetaStore进程状态。 在FusionInsight Manager首页,选择“集群
准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置,建议使用2019.1或其他兼容版本。
EA工具,请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Spark的运行环境即Spark客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Spark本地应用开发环境 准备开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HDFS、YARN、Kafka和Hive权限,才能运行Spark样例工程。
险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以密码保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前,请先在本地环境中设置环境变量HETUENGINE_PASSWORD password = os.getenv('HETUENGINE_PASSWORD')
创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式: 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。 外部
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑,而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为Topology内部的源数据。