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int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助: yarn --help 用法:进入Yarn客户端的任意目录,执行source命令导入环境变量,直接运行命令即可。 格式如下所示: yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND内容请参考表1。
配置通过ELB访问Doris集群 Doris支持使用基于MySQL协议的客户端访问单个FE节点进行业务操作,当FE故障时,无法对外提供服务。因此,MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构,可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点,扩展
成本管理 随着上云企业越来越多,企业对用云成本问题也越发重视。使用MRS时,如何进行成本管理,减轻业务负担呢?本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理,帮助您通过成本管理节约成本,在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用MRS集群时,成本主要包括两个方面:
费用账单 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”,进入费用中心,在“账单管理”查看资源的费用账单,以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 sc.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p => FemaleInfo(p(0)
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
int(dataArr[2])))\ .collect() df = sqlCtx.createDataFrame(inputRDD) # 注册表 df.registerTempTable("FemaleInfoTable") # 执行SQL查询并显示结果
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
用于ApplicationMaster与ResourceManager之间。ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源、获取各个任务的运行情况等。 表2 ApplicationMasterProtocol常用方法 方法 说明 allocate(AllocateRequest
return femaleInfo; } }); // 注册表。 DataFrame schemaFemaleInfo = sqlContext.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
getOrCreate() import spark.implicits._ //通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame,然后注册表 spark.sparkContext.textFile(args(0)).map(_.split(",")) .map(p
使用MRS Hive表对接OBS文件系统 MRS支持用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离场景。用户通过IAM服务的“委托”机制进行简单配置,即可实现OBS的访问。 本章节指导用户创建Hive表存放数据到OBS,基本内容如下所示: 创建ECS委托 为MRS集群配置委托
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD
return femaleInfo; } }); // 注册表。 Dataset<ROW> schemaFemaleInfo = spark.createDataFrame(femaleInfoJavaRDD