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化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: 海量结构化数据分析汇总。 将
Manager的日志,具体操作如下: 下载并安装Yarn客户端(例安装目录:/opt/client)。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式,执
使用bitmap计算预估,耗时在3秒以内。 使用GLOBAL JOIN/IN替换普通的JOIN。 ClickHouse基于分布式表的查询会转换成所有分片的本地表的操作,再汇总结果。实际使用中,join和global join的执行逻辑差别很大,建议使用global join做分布式表查询。
Manager的日志,具体操作如下: 下载并安装Yarn客户端(例安装目录:/opt/hadoopclient)。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端安装目录。 cd /opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为
Manager的日志,具体操作如下: 下载并安装Yarn客户端(例安装目录:/opt/client)。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式,执
使用Capacity调度器集群请参考表4为子租户配置属性。 新安装集群的Yarn组件默认使用Superior调度器。也可以参考切换MRS租户资源调度器切换调度器。 调度器类型可登录Manager,在Yarn服务“全部配置”页面搜索“yarn.resourcemanager.scheduler
Manager的日志,具体操作如下: 下载并安装Yarn客户端(例安装目录:/opt/client)。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式,执
访问MRS集群Manager。 如果当前退服DataNode节点,退服前需要进行健康检查,步骤如下。 使用客户端用户登录客户端安装节点,并切换到客户端安装目录。 如果是安全集群,需要使用hdfs用户进行权限认证。 source bigdata_env #配置客户端环境变量
Spark客户端配置文件(例如:客户端目录为“/opt/client”,具体以实际为准): 以root用户登录Spark客户端所在的节点,切换到客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令修改Spark客户端配置文件目录下的“hive-site.xml”。 vi
集群信息页面。 在集群详情页,单击“组件管理”。 图1 组件管理 单击服务列表中指定的服务名称。 单击“服务配置”。将页面右侧“基础配置”切换为“全部配置”,界面上将显示该服务的全部配置参数导航树,导航树从上到下的根节点分别为服务名称和角色名称。 在服务节点下的参数属于服务级别的
-Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。其中{NAMESERVICE}为hdfs nameservice名称。 如果当前的HDF
-Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。其中{NAMESERVICE}为hdfs nameservice名称。 如果当前的HDF
-Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。其中{NAMESERVICE}为hdfs nameservice名称。 如果当前的HDF
-Dmapreduce.job.hdfs-servers 如果对接了OBS,而服务端依然使用HDFS,那么需要显式在命令行使用该参数指定HDFS的地址。格式为hdfs://{NAMESERVICE}。其中{NAMESERVICE}为hdfs nameservice名称。 如果当前的HDF
se-*/clickhouse/keytab/clickhouse.keytab 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到ClickHouse客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 执
udf/data/externalFunctions”,单击上传UDF函数包。 使用HDFS命令行上传。 登录HDFS服务客户端所在节点,切换到客户端安装目录,例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env
n 在FusionInsight Manager管理界面,选择“集群 > 服务 > HDFS > 实例”,单击指定的DataNode实例并切换到“实例配置”页签。 将配置项“dfs.datanode.data.dir”从默认值“%{@auto.detect.datapart.dn
'{print $2}' | awk -F 'fusioninsight' '{print $1}' 使用“su - Flume安装用户”命令切换到Flume安装用户,执行cd Flume客户端安装目录/fusioninsight-flume-1.9.0/conf/命令,进入Flume的配置目录。
jar,将获取的包上传到/opt/client/Hbase/hbase/lib目录下。 执行Jar包。 在Linux客户端下执行Jar包的时候,需要用安装用户切换到客户端目录: cd $BIGDATA_CLIENT_HOME/HBase/hbase “$BIGDATA_CLIENT_HOME”指的是客户端安装目录。
n 在FusionInsight Manager管理界面,选择“集群 > 服务 > HDFS > 实例”,单击指定的DataNode实例并切换到“实例配置”页签。 将配置项“dfs.datanode.data.dir”从默认值“%{@auto.detect.datapart.dn