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ClickHouse概述 ClickHouse表引擎介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键,不同的表引擎决定了: 数据存储和读取的位置 支持哪些查询方式 能否并发式访问数据 能不能使用索引 是否可以执行多线程请求 数据复制使用的参数 其中MergeTree和Distr
Apache Log4j2 远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228)修复指导 本章节指导用户修复log4j2的CVE-2021-44228漏洞。目前有两种方式可以采用如下两种方式修复: 现有集群节点安装补丁 扩容节点安装补丁 前提条件 从OBS路径中下载的补丁工具“MRS_Log4j_Patch
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MRS 3.2.0-LTS.1补丁说明 MRS 3.2.0-LTS.1.7补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.7 发布时间 2024-02-21 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通,需要先隔离该节点,否则补丁会安装失败。 解决的问题
Spark应用开发建议 RDD多次使用时,建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE,即既不存磁盘也不放在内存中,如果某个RDD需要多次使用,可以考虑将该RDD持久化,方法如下: 调用spark.RDD中的cache()、persist(
准备Flink应用安全认证 MRS服务集群开启了Kerberos认证需要执行以下步骤,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时,需要
Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行,已安装集群客户端,例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 使用Flink客户端(MRS
快速使用Flume采集节点日志 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络,使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端 普通集群不需要执行2-6。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可将结构化的数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL的功能对数据进行分析处理,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息
导出Doris数据至HDFS 数据导出(Export)功能可以将用户指定的表或分区的数据,以文本的格式通过Broker进程导出到远端存储上,如HDFS/对象存储(支持S3协议) 等。 不建议一次性导出大量数据。一个Export作业建议的导出数据量最大在几十GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导,通过客户端实现创建表,往表中插入数据,修改表,读取表数据,删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证,确保Flink程序能够正常运行。
快速开发HDFS应用 HDFS(Hadoop Distribute FileSystem)是一个适合运行在通用硬件之上,具备高度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景: 处理海量数据(TB或PB级别以上) 需要很高的吞吐量
快速开发Spark应用 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,支持多种语言的应用开发。 通常适用以下场景: 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 Computation):
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
备份ClickHouse业务数据 操作场景 为了确保ClickHouse日常用户的业务数据安全,或者集群用户需要对ClickHouse进行重大操作(如升级或迁移等),需要对ClickHouse数据进行备份,从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复,将对业务的影响降到最低。
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续Put的场景。 前提条件 调用HBase的put或delete接口,把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口:登录FusionInsight Manager,选择“集群
MRS集群部署方案说明 MRS当前提供的“分析集群”、“流式集群”和“混合集群”采用固定模板进行部署集群的进程,无法满足用户自定义部署管理角色和控制角色在集群节点中的需求。 如需自定义集群部署方式,可在创建集群时的“集群类型”选择“自定义”,实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式。
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口,把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口:登录FusionInsight