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代码样例 单个消费者线程的doWork()方法逻辑(run方法重写) /** * 订阅Topic的消息处理函数 */ public void doWork() { // 订阅
配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务(比如JDBCServer),若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源紧张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
ssage.max.bytes进行检索。 MRS中Kafka服务端默认可以接收的消息最大为1000012 bytes =977 KB。 解决办法 与用户确认,当前Flume发送数据确实存在超过1M的消息。因此,为了确保当前这些消息能够写入Kafka,需要调整Kafka服务端相关参数。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台,能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,通过对海量信息数据的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序,开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译,样例工程依赖
ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
Hadoop、Spark等大数据组件。当前标准的云上大数据集群不能满足所有用户需求,例如如下几种场景: 通用的操作系统配置不能满足实际数据处理需求,例如需调大系统最大连接数。 需要安装自身业务所需的软件工具或运行环境,例如须安装Gradle、业务需要依赖R语言包。 根据自身业务对
ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常
Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析,禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作,建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理,例如使用HDFS客户端对HDFS文件进行操作,使用Hive客户端对Hive表进行操作。 访问文件浏览器(File Browser) 访问Hue
grows beyond 64 KB”的错误 问题 当执行一个很复杂的SQL语句时,例如有多层语句嵌套,且单层语句中对字段有大量的逻辑处理(如多层嵌套的case when语句),此时执行该语句会报如下所示的错误日志,该错误表明某个方法的代码超出了64KB。 java.util
Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析,禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作,建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理,例如使用HDFS客户端对HDFS文件进行操作,使用Hive客户端对Hive表进行操作。 访问文件浏览器 访问Hue WebUI,请参考访问Hue
Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析,禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作。如需操作,建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理,例如使用HDFS客户端对HDFS文件进行操作,使用Hive客户端对Hive表进行操作。 Oozie作业设计器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue
操作场景 该任务指导您在日常运维中,查看某个Loader作业的历史执行状态以及每次执行时长,同时提供该作业两种操作: 脏数据:查看作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据,针对该数据可以查看源数据中哪些数据不符合转换、清洗规则。 日志:查看作业在MapReduce执行的日志信息。
NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output
NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output
在Linux环境下(和安装了MRS集群的机器是同一个网络)却运行正常。 回答 由于kerberos认证需要使用UDP协议,而防火墙做了特殊处理关掉了需要使用的UDP端口,导致应用程序在Windows环境下运行的机器与MRS集群的网络不是完全通畅的,需要重新设置防火墙,把需要使用的
快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。