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与其他云服务的关系 MRS服务与周边其他云服务的关系如图1所示。 图1 MRS与其他云服务的关系图 MRS服务与其他云服务的关系 表1 MRS服务与其他云服务的关系 服务名称 MRS服务与其他服务的关系 主要交互功能 虚拟私有云(Virtual Private Cloud) MR
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述:http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示: spark-shell
Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。
Spark Python API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: pyspark.SparkContext:是Spark的对外接口。负责向调用
Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: SparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的scala应
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。
Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类: JavaSparkContext:是Spark的对外接口,负责向调用该类的Jav
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 更新管理 安全加固 MRS集群保留JDK说明
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP,端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 需要在安装客户端的机器上进行kinit认证操作后才可执行示例操作。 以下示例均为https协议的示例,若要使用http协议,需要执行以下操作: 将REST
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP,端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 除“:version”、“status”、“version”、“version/hive”、“version/hadoop”以外,其他API都需要添加user
YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用: http://hadoop.apache.org/docs/r3
度将不起作用。 YARN的权限控制 Hadoop YARN的权限机制是通过访问控制列表(ACL)实现的。按照不同用户授予不同权限控制,主要介绍下面两个部分: 集群运维管理员控制列表(Admin Acl) 该功能主要用于指定YARN集群的运维管理员,其中,MRS集群管理员列表由参数“yarn
Hive应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Hive应用程序开发流程 表1 Hive应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Hive的基本概念。 常用概念 准备开发和运行环境 Hive的应用程序支持使用Jav
YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用: http://hadoop.apache.org/docs/r3
HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志
Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(D
HBase与其他组件的关系 HBase和HDFS的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日
Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目,Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop
Storm与其他组件的关系 Storm,提供实时的分布式计算框架,它可以从数据源(如Kafka、TCP连接等)中获得实时消息数据,在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算,并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示: 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系