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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并
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通过Hue查看Hive元数据 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中管理Hive的元数据,可以通过Hue完成任务。 元数据管理器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏单击表,单击某一表名称,界面将显示Hive表的元数据信息。
IoTDB应用开发简介 IoTDB介绍 IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2
快速使用IoTDB IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线,每个生产线
IoTDB应用开发简介 IoTDB介绍 IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2
int compaction.async.enabled 否 true 是否开启在线压缩 compaction.schedule.enabled 否 true 是否阶段性生成压缩plan,即使关闭在线压缩的情况下也建议开启 compaction.tasks 否 10 压缩Hudi表task并行度
Spark应用开发常用概念 基本概念 RDD 即弹性分布数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark的核心概念。指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 RDD的生成: 从HDFS输入
ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群,所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存,数据平均分布后,保证了查询的高度并行性,以提升数据的查询性能。 从纵向来看,每个shar
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架,提供分析挖掘与迭代式内存计算能力,支持多种语言(Scala/Java/Python)的应用开发。 适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算(Iterative
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息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka基本原理
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架,提供分析挖掘与迭代式内存计算能力,支持多种语言(Scala/Java/Python)的应用开发。 适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算(Iterative
Hudi Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 如需使用Hudi,请确保MRS集群内已安装Spark/Spark2x服务。
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成,由于初始化数据量通常较大,因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景,一般建议通过对上有消息进行过滤,从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
配置HetuEngine智能物化视图能力 HetuEngine智能物化视图概述 基于智能物化视图,HetuEngine可以提供智能预计算与缓存加速能力。HetuEngine QAS角色能够自动提取历史SQL语句进行分析学习,基于收益最大化原则自动生成高价值物化视图的候选SQL。在
MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍: 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展,企业级大数据集群需要满足: 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业(分析、查询、流处理等),同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户(例如银行、政府单位等)对数据安全非常关注,很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(可定制)的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支,其特点