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CarbonData Segment API语法说明 本章节描述Segment的API以及使用方法,所有方法在org.apache.spark.util.CarbonSegmentUtil类中。 如下方法已废弃: /** * Returns the valid segments
Oozie日志介绍 日志描述 日志路径:Oozie相关日志的默认存储路径为: 运行日志:“/var/log/Bigdata/oozie”。 审计日志:“/var/log/Bigdata/audit/oozie”。 日志归档规则:Oozie的日志分三类:运行日志、 脚本日志和审计日
Oozie日志介绍 日志描述 日志路径:Oozie相关日志的默认存储路径为: 运行日志:“/var/log/Bigdata/oozie”。 审计日志:“/var/log/Bigdata/audit/oozie”。 日志归档规则:Oozie的日志分三类:运行日志、 脚本日志和审计日
多副本场景下,运行在副本丢失损坏的BE节点的查询任务报错 现象描述 如果多个副本直接从磁盘上丢失了副本,比如mv改名,内核不会感知到该副本丢失,执行查询时如果请求运行在副本丢失的BE节点,报错: 处理步骤 登录安装了MySQL的节点,连接Doris数据库。 调用BE的check_
配置创建Hive内部表时不能指定Location 操作场景 此功能在MRS 3.x之前版本适用于Hive,Spark。在MRS3.x及后续版本适用于Hive,Spark2x。 开启此功能后,在创建Hive内部表时,不能指定location。即表创建成功之后,表的location路
CarbonData Segment API语法说明 本章节描述Segment的API以及使用方法,所有方法在org.apache.spark.util.CarbonSegmentUtil类中。 如下方法已废弃: /** * Returns the valid segments
MRS 1.9.2.2补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.2.2 发布时间 2021-05-18 解决的问题 MRS Manager 解决sudo提权漏洞 解决扩容刷新队列会导致队列丢失问题 MRS大数据组件 解决Hive on Spark任务报block
MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍: 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展,企业级大数据集群需要满足: 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业(分析、查询、流处理等),同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户(例如银行、政府单位等)对数据安全非常关注,很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。
配置Spark Native引擎 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 Spark Native引擎是通过使用向量化的C++加速库,实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据,通过JVM的codegen来实现查询加速的,由于
备份HDFS业务数据 操作场景 为了确保HDFS日常用户的业务数据安全,或者系统管理员需要对HDFS进行重大操作(如升级或迁移等),需要对HDFS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。 系统管理员可以通过FusionInsight
配置Spark通过Guardian访问OBS 对接OBS MRS集群支持Spark服务在创建表时指定Location为OBS文件系统路径,也支持基于Hive Metastore方式对接OBS。 建表时指定Location为OBS路径: 以客户端安装用户登录安装客户端的节点,并进入spark-sql客户端:
答:DistCP类型作业导入导出数据时不会对比数据的一致性,只是对数据进行复制,不会修改数据。 问:DistCP类型作业在导出时,遇到OBS里已经存在的文件是如何处理的? 答:DistCP类型作业在导出时,遇到OBS里已经存在的文件时会覆盖原始文件。 父主题: 作业管理类
运行SparkSubmit作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发,统一的大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。
运行Flink作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行,也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
前集群相同VPC下的其他子网,实现可用子网IP的扩充。切换子网不会影响当前已有节点的IP地址和子网。 如需对网络ACL出规则进行配置请参考如何配置网络ACL出规则?。 未关联网络ACL时切换子网 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”,选中一个运行中的集群并单击集群名称,进入集群信息页面。
配置Kafka高可用和高可靠 操作场景 Kafka消息传输保障机制,可以通过配置不同的参数来保障消息传输,进而满足不同的性能和可靠性要求。本章节介绍如何配置Kafka高可用和高可靠参数。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 配置高可用、高性能的影响: 配置高可用、高性
户体验不佳,也会提高运维成本。为了解决上述问题,HetuEngine提供了自适应查询执行的功能,该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。 开启HetuEngine自适应查询执行步骤 使用HetuEngine管理员用户登录Manager,选择“集群 >
创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Impala完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。
区表中不同分区的存储源为OBS或者HDFS。 本特性仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。此章节仅说明分区表指定存储源的能力,关于Hive如何在存算分离场景下对接OBS,对接指导可参考Hive对接OBS文件系统章节。 前提条件 已安装Hive客户端。 操作示例 以Hive客户端安装用户登录安装客户端的节点。
JDBC处理数据Java示例程序。 本示例演示了如何使用JDBC接口连接IoTDB,并执行IoTDB SQL语句。 iotdb-examples/iotdb-kafka-example 通过Kafka访问IoTDB数据的示例程序。 本示例演示了如何先将时序数据发送到Kafka,再使用多线程将数据写入到IoTDB中。