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running = false } } } 生成Table1和Table2,并使用Join对Table1和Table2进行联合查询,打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
Streaming消费Kafka数据存入HDFS,HDFS上进行小文件合并后加载到Hive表中,运营人员可以通过Presto进行Hive数据查询。 图1 源集群业务图 针对大数据离线平台包括HDFS和Hive数据需要迁移,Kafka、Spark Streaming、HDFS、Hiv
e.topic.enable = true”) 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题: Kafka
组件操作用户 beeline create database testdb1; show create database testdb1; 图3 查看新创建的Hive数据库的Location Ranger权限配置 hive用户组赋予OBS路径的读写权限 使用Ranger管理员用户登录Ranger
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性,无法保证所有场景下的性能合适。开启Adaptive Execution后,Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
SQL根据spark.sql.shuffle.partitions配置指定shuffle时的partition个数。此种方法在一个应用中执行多种SQL查询时缺乏灵活性,无法保证所有场景下的性能更优。开启Adaptive Execution后,Spark SQL将自动为每个shuffle过程动
MRS使用HDFS的副本机制来保证数据的可靠性,HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件,即共2个副本。HDFS副本数可通过“dfs.replication”参数查询。 当MRS集群中Core节点规格选择为非本地盘(hdd)时,若集群中只有一个Core节点,则HDFS默认副本数为1。若集群中Core节点
算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Analysis):支持标准SQL查询分析,同时提供DSL(DataFrame), 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
Zone”。单击“Save”保存。如需添加多条策略有效期,可单击按钮添加。如需删除策略有效期,可单击按钮删除。 单击“Add”,在策略列表可查看策略的基本信息。等待策略生效后,验证相关权限是否正常。 如需禁用某条策略,可单击按钮编辑策略,设置策略开关为“Disabled”。 如果不再使用策略,可单击按钮删除策略。
Zone”。单击“Save”保存。如需添加多条策略有效期,可单击按钮添加。如需删除策略有效期,可单击按钮删除。 单击“Add”,在策略列表可查看策略的基本信息。等待策略生效后,验证相关权限是否正常。 如需禁用某条策略,可单击按钮编辑策略,设置策略开关为“Disabled”。 如果不再使用策略,可单击按钮删除策略。
可输入“tb\d*”。 单击“刷新”,在“目录名称”查看筛选的表。 单击“同步”保存筛选结果。 输入正则表达式时,可以使用和增加或删除一条表达式。 如果已选择的表或目录不正确,可以单击“清除选中节点”清除勾选。 单击“校验”查看备份任务的配置是否正确。 校验失败可能存在以下原因:
登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > HBase > 图表”,在左侧图表分类中选择“Handler”,查看“RegionServer处理用户表请求的活跃的handler数-所有实例”是否长时间占满,如果占满需要单击“配置”,调整以下RegionServer参数:
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据,生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请
running = false } } } 生成Table1和Table2,并使用Join对Table1和Table2进行联合查询,打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据,生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请
算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Analysis):支持标准SQL查询分析,同时提供DSL(DataFrame), 并支持多种外部输入。 本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark
9000 若回显提示“command not found”,请用户自行安装netcat工具后再次执行。 启动程序接受Socket数据,并执行联合查询。 bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket
'/' is HEALTHY 显示其他信息,表示有文件丢失或损坏,执行5。 登录FusionInsight Manager,选择“集群 >服务”查看HDFS的状态“运行状态”是否为“良好”。 是,执行6。 否,HDFS状态不健康,执行5。 修复HDFS异常的具体操作,任务结束。 确定修改DataNode的存储目录场景。
WebUI,然后选择“Utilities > Browse the file system”。 观察HDFS上“/flume/test”目录下是否有产生数据。 图4 查看HDFS目录和文件 父主题: 配置Flume非加密传输数据采集任务
T去Kerberos认证,生成ST票据。 以上代码可在安全模式下的HDFS二次开发样例工程中创建KerberosTest.java,运行并查看调测结果,具体操作过程请参考HDFS开发指南(安全模式)。 父主题: MRS应用开发安全认证说明