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务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字,对两个业务数据进行联合查询的功能。 父主题: Flink开发指南(安全模式)
running = false } } } 生成Table1和Table2,并使用Join对Table1和Table2进行联合查询,打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
e.topic.enable = true”) 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题: Kafka
running = false } } } 生成Table1和Table2,并使用Join对Table1和Table2进行联合查询,打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据,生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请
login相关配置项。 说明: 登录FusionInsight Manager页面,选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域”,即可查看系统域名,系统域名所有字母需转换为小写。 如果配置了SSL,则必须配置ssl.truststore.location和ssl.truststore
选择验证环境上有数值(int或double类型)列的表,此处选择hive.default.test1,执行如下命令验证Function Plugin。 查询表。 select * from hive.default.test1; select * from hive.default.test1;
testuser; 对TABLE/VIEW进行赋权操作,执行如下命令,其中TABLE为要操作的表或视图名称,user为需要操作的角色。 对某数据库下的表赋予查询权限: GRANT SELECT ON TABLE TO user; 对某数据库下的表赋予写入权限: GRANT INSERT ON TABLE
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream,逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流,但该输入流无输出逻辑时,则不会给它设
更改操作包括添加、删除或更新JAR文件。 dfs <dfs command> 执行dfs命令。 <query string> 执行Hive查询,并将结果打印到标准输出。 父主题: 使用Hive
hbase”,勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”,勾选“default”的 “查询”、“插入”、“建表”、“递归”。 编辑角色,在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream,逐个设置context。若Spark Streaming应用创建1个输入流,但该输入流无输出逻辑时,则不会给它设置
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据,生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请
务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字,对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。实现实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字,对两个业务数据进行联合查询的功能。 FlinkStreamSqlJoinScalaExample flink-sql 使用客户端通过jar作业提交SQL作业的应用开发示例。
9000 若回显提示“command not found”,请用户自行安装netcat工具后再次执行。 启动程序接受Socket数据,并执行联合查询。 bin/flink run --class com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket
物理内存 * mem_limit(BE内存限制百分比)* 20%。 “并发数”:表示单个FE实例可运行查询任务的并发数上限。 “队列长度”:表示超出并发数,在队列中等待执行的查询任务数上限。 “队列等待时长(毫秒)”:表示在队列中,任务的最长等待时间,单位为毫秒。 “开启内存软隔
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据,生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件(user
开发思路 使用Structured Streaming接收Kafka中数据,生成请求流、展示流、点击流。 对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件(user
稀疏:表中为空(null)的列不占用存储空间。 MRS服务支持HBase组件的二级索引,支持为列值添加索引,提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。 HBase结构 HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图1所示。 图1 HBase结构 表1