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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
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
Flink Client CLI介绍 Flink CLI详细的使用方法参考官网描述:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/ops/cli.html。 常用CLI Flink常用的CLI如下所示: yarn-session
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
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述: http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个: FileSystem:是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat所在节点的业务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
Storm对外接口介绍 Storm-HDFS采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hdfs。 Storm-HBase采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github
Flink Java 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。
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ClickHouse功能介绍 从零开始使用ClickHouse DBService组件 DBService是一个具备高可靠性的传统关系型数据库,为Hive、Hue、Oozie、Loader、Metadata和Redis组件提供元数据存储服务。 DBService功能介绍 Doris组件
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
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Flink与其他组件的关系 Flink与Yarn的关系 Flink支持基于Yarn管理的集群模式,在该模式下,Flink作为Yarn上的一个应用,提交到Yarn上执行。 Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn C
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
ZooKeeper开源增强特性 日志增强 安全模式下,Ephemeral node(临时节点)在session过期之后就会被系统删除,在审计日志中添加Ephemeral node被删除的审计日志,以便了解当时Ephemeral node的状态信息。 所有ZooKeeper客户端的
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