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jar”,即为Spark的样例程序。spark-examples_2.11-2.1.0.jar样例程序包含sparkPi程序。 上传数据至OBS。 登录OBS控制台。 单击“并行文件系统 > 创建并行文件系统”,创建一个名称为sparkpi的文件系统。 sparkpi仅为示例,文件系统名
Manager增加大数据服务滚动重启能力。 MRS Manager新增文件句柄数量监控功能。 MRS Manager新增大数据组件发生重启事件上报功能。 MRS镜像 解决ECS VNC登录不停打印输出问题。 解决操作系统日志转储配置问题。 补丁兼容关系 包含1.7.1.5及之前发布的所有补丁解决的问题。 注意事项
HConnection实例,很容易达到ZooKeeper的连接数上限。 建议在整个客户端代码范围内,都共用同一个Configuration对象实例。 Table实例的创建 public abstract class TableOperationImpl { private static
REGION>")) .build(); BatchDeleteJobsRequest request = new BatchDeleteJobsRequest(); request.withClusterId("{cluster_id}");
percentage)→array<[same as x]> 描述:按照百分比percentage,返回所有x输入值的近似百分位数。每一项的权重值为w且必须为正数。x设置有效的百分位。percentage的值必须在0到1之间,并且所有输入行必须为常量。 select approx_percentile(x,
大数据量场景,Hive分批加载元数据,提升Hiveserver容错能力 Hive支持Redis缓存连接失败重试 支持OBSA客户端数据监控上报 支持OBS流控重试机制 pms性能优化 mrs-obs-provider的缓存过期优化 优化删除分区的逻辑 Yarn的refresh node速度优化 删除无效告警
运行。 图1 Active Jobs 继续查看已经完成的Job,发现也只有两个,说明Spark Streaming都没有触发数据计算的任务(Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job,就是图中两个) 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现,导致这个问题的原因是:Spark
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行,保证数据处理的延续性。 Flink样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github
n功能失效。因此,使用Colocation功能时,建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning.enabled设置为true,此时执行集群Balancer或Mover操作时,使用Colocation写入的文件将不会被移动,从而保证了文件同分布。 代码样例
SavePoint Savepoint是指允许用户在持久化存储中保存某个checkpoint,以便用户可以暂停自己的任务进行升级。升级完后将任务状态设置为savepoint存储的状态开始恢复运行,保证数据处理的延续性。 样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.c
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
n功能失效。因此,使用Colocation功能时,建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning.enabled设置为true,此时执行集群Balancer或Mover操作时,使用Colocation写入的文件将不会被移动,从而保证了文件同分布。 代码样例
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
上传文件”上传3的认证凭据文件。添加参数“hdfs.hadoop_kerberos_principal”的值,以“用户名@域名”的方式进行设置,例如:clickhouseuser@HADOOP.COM。 如果ClickHouse对接的是HDFS的HA模式,还需要执行以下操作: 登录Manager首页,选择“集群
"log_collect_v2", "master_scale_up", "mrs_ecs_agency", "multi_disks", "multi_login_mode", "obs_integration", "obs_user_policy", "opensource_port_matrix"
day, MOD(HASH_CODE(user_id), 1024) ) GROUP BY day 多流join场景建议join字段设置为主键 如果join字段不为主键,会导致Flink shuffle task按照hash进行数据处理,导致在Flink中无法保序。同时状态后端中同一个join
域和互信”,查看“本端域”参数,即为当前系统域名。 作业SQL开发完成后,请勾选“基础参数”中的“开启CheckPoint”,“时间间隔(ms)”可设置为“60000”,“模式”可使用默认值。 单击左上角“提交”提交作业。 作业运行成功后,选择“更多 > 作业详情”可查看作业运行详情。 参考管理Kafka
xml”中(例如“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/”)配置如下参数。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 io.compression.codecs 为了使LZC压缩格式生效,在现有的压缩格式列表中增加如下值: “com.huawei.hadoop.datasight.io.compress