件”,根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后(x86选择x86_64,ARM选择aarch64)单击“确定”,等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如,客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
件”,根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后(x86选择x86_64,ARM选择aarch64)单击“确定”,等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如,客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
输入用户名,选择“用户类型”选择“人机”类型,设置用户密码,在用户组添加Hive相应权限的用户组并选择主组,绑定新创建的角色,单击“确定”完成Hive用户创建。 待用户生成后,即可使用该用户执行相应SQL语句。 父主题: Hive用户权限管理
rce有两种类型:数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下: 和系统集成并接收数据的Sources:Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources:Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources:Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
compile命令进行编译。 图4 idea termial输入“mvn clean compile” 编译完成,打印“Build Success”,生成target目录。 图5 编译完成 运行程序。 右键“TestMain.java”文件,选择“Run 'TestMain.main() ”
Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 约束与限制 需要在Manager的“系统 > 权限 > 用户”界
xecutorBackend。然后由集群管理器在不同的应用之间调度资源。Driver同时会启动应用程序DAG调度、Stage划分、Task生成。 然后Spark会把应用的代码(传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码)发送到Executor上。 所有的Ta
检查每个主机当前的磁盘使用率、内存使用率和CPU使用率。关注当前内存与CPU使用率是否处于上升趋势。 检查集群告警信息 检查前一天是否生成了未处理异常告警,包含已自动恢复的告警。 检查集群审计信息 检查前一天是否有“高危”和“危险”的操作,是否已确认操作的合法性。 检查集群备份情况
rce有两种类型:数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下: 和系统集成并接收数据的Sources:Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources:Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources:Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
/tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据,如会话信息等 否 当前执行的任务会失败 /user/{user}/.sparkStaging 固定目录 存储SparkJDBCServer应用临时文件
运行框架如图1所示。 图1 Spark on yarn-cluster运行框架 Spark on yarn-cluster实现流程: 首先由客户端生成Application信息,提交给ResourceManager。 ResourceManager为Spark Application分配
Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 Metastore:对表,列和Partition等的元数据进行读写及更新操作,其下层为关系型数据库。
若没有可用的访问密钥,需单击“新增访问密钥”,输入验证码或密码。单击“确定”,生成并下载访问密钥。 请及时下载保存,弹窗关闭后将无法再次获取该密钥信息,但您可重新创建新的密钥。 为了账号安全性,建议您妥善保管并定期修改访问密钥,修改访问密钥的方法为删除旧访问密钥,然后重新生成。 获取EndPoint 终端节点(End
这个原生的配置项,存在一定的缺陷。当DataNode的数据存放卷数量不一致的时候,就需要对每个DataNode进行单独配置,而无法配置为所有节点统一生成配置文件,造成用户使用的不便。 例如:集群中存在3个DataNode节点,第一个节点有3个数据目录,第二个节点有4个数据目录,第三个节点有
勾选“仅保存到如下路径”,使用默认保存路径,文件生成后将保存在集群主OMS节点(通常为Master1节点)的“/tmp/FusionInsight-Client”目录下。 图3 下载集群客户端提示框 单击“确定”后,等待客户端软件生成成功。 在MRS服务管理控制台的集群列表中,单击
mode为“true”,则错误的数据将被filter。错误数据是指原始数据并不为空值,在参与列类型转换后结果为空值的数据。 对于导入的某列由函数变换生成时,strict mode对其不产生影响。 对于导入的某列类型包含范围限制的,如果原始数据能正常通过类型转换,但无法通过范围限制,strict
_64”。 勾选“仅保存到如下路径”,使用默认保存路径,文件生成后将保存在集群主OMS节点的“/tmp/FusionInsight-Client”目录下。 图3 下载集群客户端提示框 单击“确定”后,等待客户端软件生成成功。 在MRS服务管理控制台的集群列表中,单击集群名称,在集
BroadcastJoin 两表进行join操作的时候,当非空分区比率低于此配置时,无论其大小如何,都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时,此配置才有效。 0.2 父主题: Spark SQL企业级能力增强
createTopology()); } } 部署运行 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包:"mvn package"。执行成功后,将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 执行命令提交拓扑。提交命令示例(拓扑名为jdbc-test)。 storm jar /op
BroadcastJoin 两表进行join操作的时候,当非空分区比率低于此配置时,无论其大小如何,都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时,此配置才有效。 0.2 父主题: Spark SQL企业级能力增强
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