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Core样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
Core样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala简介 从零开始使用Impala Kafka组件 Kafka是一个分布式的、分
MRS可靠性增强 MRS在基于Apache Hadoop开源软件的基础上,在主要业务部件的可靠性、性能调优等方面进行了优化和提升。 系统可靠性 管理节点均实现HA Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的,单节点故障不影响系统整体运行;而以集中模式运作的管理节点可能出
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 假定用
不同版本的Hive之间是否可以兼容? Hive 3.1版本与Hive 1.2版本相比不兼容内容主要如下: 字段类型约束:Hive 3.1不支持String转成int。 UDF不兼容:Hive 3.1版本UDF内的Date类型改为Hive内置。 索引功能废弃。 驱动不兼容:Hive
物联网时序数据分析场景介绍 在物联网场景中,海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析,数据具有高度的时间属性相关特点,传统数据库基于二维表的数据模型,无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。时序数据库则是专门针对物联网时序数据场景设计的存算引擎,数据按设备管理架构和时间属性
当初始Executor为0时,为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确,打开的task少于可用的Executor? 问题 当初始Executor为0时,为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确,打开的task少于可用的Executor? 回答 在这种场景下,CarbonData会给每个节点分配一个INSERT
如何读取“__consumer_offsets”内部topic的内容 用户问题 Kafka如何将consumer消费的offset保存在内部topic“ __consumer_offsets”中? 处理步骤 以客户端安装用户,登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录,例如“/opt/client”。
使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 应用场景 本实践基于华为云MapReduce服务所编写,用于指导您了解MRS的基本功能,利用MRS服务的Spark2x组件,对车主的驾驶行为进行分析统计,得到用户驾驶行为的分析结果。 原始数据为车主的驾驶行为信息,包括车主在日常的驾驶行为中,是否急加速、急减速、空
配置场景 在HDFS中,如果删除HDFS的文件,删除的文件将被移动到回收站(trash)中,不会被立即清除,以便在误操作的情况下恢复被删除的数据。被删除的文件在超过老化时间后将变为老化文件,会基于系统机制清除或用户手动清除。 您可以设置文件保留在回收站中的时间阈值,一旦文件保存时间超过此
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由map任务(ta
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由map任务(ta
标合并在一个作业计算。当一个作业是相同主键、相同的输入和输出时,该作业支持多个窗口的计算。 支持AVG、SUM、COUNT、MAX和MIN统计方法。 Flink SQL可视化定义 集群连接管理,配置Kafka、HDFS等服务所属的集群信息。 数据连接管理,配置Kafka、HDFS等服务信息。
用户基于业务需求可预估资源使用周期。 具有较稳定的业务场景。 需要长期使用资源。 计费周期 包年/包月MRS集群的计费周期是根据您购买的时长来确定的(以UTC+8时间为准)。一个计费周期的起点是您购买的MRS集群启动成功或续费资源的时间(精确到秒),终点则是到期日的23:59:59。 未到期的包年/包月集群也支
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由map任务(ta
MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由map任务(t
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Base服务被停止。当HBase已安装且状态不正常时,Hive、Spark和Loader服务将处于“亚健康”状态。 此时并不会影响基于Hive服务的上层业务,手动重启HBase服务后,Hive服务运行状态恢复正常。 父主题: 组件管理类