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变更计费模式 变更计费模式概述 按需转包年/包月
单击“LoaderServer(节点名称,主)”打开“Loader WebUI”界面。 图1 Loader WebUI界面 编辑已有作业或者新建作业,进入“转换”界面。 双击指定的输入算子(例如CSV文件输入)进入编辑页面,在输入字段的参数表格添加相应配置信息。 双击指定的输出算子(例如文件输出)
数据处理单元,会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类: 一对一的转换:如Map。 一对0、1或多个的转换:如FlatMap。 一对0或1的转换,如Filter。 多对1转换,如Union。 多个聚合的转换,如window、keyby。 CheckPoint
数据处理单元,会将一或多个DataStream转换成一个新的DataStream。 具体可以细分如下几类: 一对一的转换:如Map。 一对0、1或多个的转换:如FlatMap。 一对0或1的转换,如Filter。 多对1转换,如Union。 多个聚合的转换,如window、keyby。 CheckPoint
对于可以压缩的数据,配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO,从而达到提高性能的目的。 说明: 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据,因为图片一般已经是压缩后的数据,所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY,因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
更换MRS集群证书 更换CA证书 更换HA证书 父主题: MRS集群安全配置
ClickHouse集群配置说明 背景介绍 ClickHouse通过多分片多副本的部署架构实现了集群的高可用,每个集群定义多个分片,每个分片具有2个或2个以上副本。当某节点故障时,分片内其他主机节点上的副本可替代工作,保证服务能正常运行,提高集群的稳定性。 本章节仅适用于MRS 3
Doris数据变更规范 该章节主要介绍Doris数据变更时需遵循的规则和建议。 Doris数据变更规则 应用程序不能直接使用delete或者update语句变更数据,可以使用CDC的upsert方式来实现。 不建议业务高峰期或在表上频繁地进行加减字段,建议在业务前期规划建表时预留
单击“LoaderServer(节点名称,主)”打开“Loader WebUI”界面。 图1 Loader WebUI界面 编辑已有作业或者新建作业,进入“转换”界面。 双击指定的输入算子(例如CSV文件输入)进入编辑页面,在输入字段的参数表格添加相应配置信息。 双击指定的输出算子(例如文件输出)
如使用Storm API编写的Spout/Bolt。 操作步骤 在Flink中,对Storm拓扑中的Spout和Bolt进行嵌入式转换,将之转换为Flink的Operator,代码示例如下: //set up the execution environment final S
"some-value") .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("
spark.sql.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(","))
"some-value") .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("
config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()
sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(jsc); // 通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = jsc.textFile(args[0])
个数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000。 20 设置数据转换 单击“下一步”,进入“转换”界面,设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考算子帮助及表2。 表2 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 HBase输入
个数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000。 20 设置数据转换 单击“下一步”,进入“转换”界面,设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考Loader算子帮助及表2。 表2 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型
按需转包年/包月 如果您需要长期使用当前按需购买的MRS集群,可以将该MRS集群转为包年/包月计费模式,以节省开支。按需计费变更为包年/包月会生成新的订单,用户支付订单后,包年/包月资源将立即生效。 假设用户于2023/06/18 15:29:16购买了一个按需计费的MRS集群,由于业务需要,于2023/06/18
"some-value") .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("
config.option", "some-value") .getOrCreate(); // 通过隐式转换,将RDD转换成DataFrame JavaRDD<FemaleInfo> femaleInfoJavaRDD = spark.read()