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table update/delete)任务的多少。queue队列中的mutation任务优先级最低(同一个表上的mutation任务是串行执行的),能并行执行多少个delete任务直接受merge任务执行情况的影响。 表中part个数也决定了轻量化删除的性能,part越多,删除越慢。 Wide
选择“SDKs”,单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口,选择对应的JDK目录,然后单击“OK”。 完成JDK选择后,单击“Apply”。 选择“Project”,在“Project SDK”下的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK,在“Project
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致,请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1,常用函数见表2,命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
MRS 3.x之前的版本需要去官网下载第三方的phoenix包,然后进行如下配置,MRS 3.x版本已支持Phoenix,可直接在已安装HBase客户端的节点使用Phoenix,开启了Kerberos认证的集群相关操作请参见Phoenix命令行,未开启Kerberos认证的集群相关操作请参见Phoenix命令行:
Java样例代码 功能简介 在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入MRS的kafka-client-xx.x.x.jar,该jar包可在MRS client目录下获取。 代码样例
Sqlline接口介绍 可以直接使用sqlline.py在服务端对HBase进行SQL操作。Phoenix的sqlline接口与开源社区保持一致,请参见http://phoenix.apache.org/。 Sqlline常用语法见表1,常用函数见表2,命令行使用可以参考Phoenix命令行操作介绍章节。
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效,对于无效的UTF-8数据,函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外,这些函数对Unicode代码点进行运算,而不是对用户可见的字符(或字形群集
数据去重的key需要提前在应用中进行sharding计算,保证相同的key会sharding到同一个shard,才能保证后续相同的key字段数据sharding到同一个shard进行数据的精确去重。 父主题: ClickHouse常用SQL语法
配置安全认证 如果您使用的是开启了Kerberos认证的MRS集群,需要进行安全认证。 配置Kafka应用安全认证 根据业务场景开发程序 提供了Producer和Consumer相关API的使用样例,包含了API和多线程的使用场景,帮助用户快速熟悉Kafka接口。 将开发好的程序编译运行,
conf”。 将1导出的hive-examples-1.0.jar拷贝到“/opt/hive_examples”下。 将客户端下的配置文件拷贝到“conf”下,开启Kerberos认证的安全集群下把从5获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到的/opt/hive_e
发MRS作业,完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成;通过强大的作业调度与灵活的监控告警,轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce
HBase输出 概述 “HBase输出”算子,用于配置已生成的字段输出到HBase表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:HBase表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通HBase表)和phoenix表。
选择“SDKs”,单击加号选择“JDK”。 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口,选择对应的JDK目录,然后单击“OK”。 完成JDK选择后,单击“Apply”。 选择“Project”,在“Project SDK”下的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK,在“Project
succeeded 请确保当前用户对合并的表具有owner权限。 合并前请确保HDFS上有足够的存储空间,至少需要被合并表大小的一倍以上。 合并表数据的操作需要单独进行,在此过程中读表,可能临时出现找不到文件的问题,合并完成后会恢复正常;另外在合并过程中请注意不要对相应的表进行写操作,否则可能会产生数据一致性问题。
6 data points in 0.012s (504.0 points/s) 扫描OpenTSDB的指标数据 tsdb命令可以使用“tsdb query”命令批量查询导入的指标数据,例如执行tsdb query 0 1h-ago sum sys.cpu.user host=web01命令。
succeeded 请确保当前用户对合并的表具有owner权限。 合并前请确保HDFS上有足够的存储空间,至少需要被合并表大小的一倍以上。 合并表数据的操作需要单独进行,在此过程中读表,可能临时出现找不到文件的问题,合并完成后会恢复正常;另外在合并过程中请注意不要对相应的表进行写操作,否则可能会产生数据一致性问题。
clickhouse-examples-*.jar 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后,可通过以下方式查看程序运行情况: 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况。 即查看当前jar文件所在目录的“logs/clickhouse-example
for JDK”窗口,选择对应的JDK目录,然后单击“OK”。 完成JDK选择后,单击“Apply”。 选择“Project”,在“Project SDK”下的下拉菜单中选择在“SDKs”中添加的JDK,在“Project language level”下的下拉菜单中选择“8 - Lambdas
Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色,其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Kafka的客户端程序当前推荐使用java语言进行开发,可使用IntelliJ
x版本会使用一个HDFS的目录(例如以上报错中的“/tmp/hadoop-omm/yarn/timeline/generic-history/ApplicationHistoryDataRoot”路径)来存放历史任务信息,导致该目录下的文件不断累积,直到到达HDFS配置的目录数量上限(“dfs