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tablename命令查询时,不会显示被删除的Segment的内容。 下一次加载数据且达到最大查询执行时间(由“max.query.execution.time”配置,默认为“60分钟”)后,Segment才会从文件系统中真正删除。 如果用户想要强制删除物理Segment文件,那么可以使用CLEAN FILES命令。
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
数据集切分为若干独立的数据块,由map任务(task)以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下:
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
务进程运行处理缓慢、业务延迟。 业务失败:主机平均负载过高时,可能会导致业务处理缓慢、超时、失败,可能会导致作业运行失败。 可能原因 主机配置无法满足业务需求,平均负载达到上限。或业务处于高峰期,导致短期内平均负载达到上限。 处理步骤 检查主机CPU负载使用情况。 在FusionInsight
确认集群主备管理节点。 远程登录Master1节点,请参见登录MRS集群节点。 Master节点支持Cloud-Init特性,Cloud-init预配置的用户名“root”,密码为创建集群时设置的密码。 执行以下命令切换用户。 sudo su - root su - omm 执行以下命令确认主备管理节点:
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter") // 配置Kafka val kafkaParams = new Properties() kafkaParams.put("metadata
解决ClickHouse Mysql引擎偶现卡顿问题(root补丁修复)。 解决ClickHouse内存暴涨后出现停止响应的问题。 解决修改ClickHouse配置时nodeagent会增加Zookeeper连接,旧连接不会释放导致Zookeeper不可用的问题。 解决ClickHouse偶现内置cl
examples.FemaleInfoCollection类。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkConf conf = new SparkConf().se
执行如下命令挂载新磁盘。 mount 新磁盘 挂载点 例如:mount /dev/sdd1 /srv/BigData/data1 如果挂载不上,请执行如下命令重载配置后重新挂载。 systemctl daemon-reload 执行如下命令为新磁盘增加omm用户权限。 chown omm:wheel 挂载点
BUCKET_NUM计算的,BUCKET_NUM默认为1024,可以通过table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num选项进行配置。 第二次聚合是由原始group key进行shuffle,并使用SUM聚合来自不同buckets的COUNT DISTINCT值。由于相同的distinct
in_metadata/coprocessor/kylin-coprocessor-1.6.0-SNAPSHOT-0.jar HBase在配置协处理器时,一定要保证对应的jar包路径没有问题,否则HBase会无法启动。 解决办法 使用Kylin对接MRS,确保Kylin相关jar包存在。
/*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/ 在SQL语句中配置 如同时为左表“user_info”和右表“user_score”设置去重。 CREATE TABLE user_info (`user_id`
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum
inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum
MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf) // 建立连接hbase的配置参数,此时需要保证hbase-site.xml在classpath中 val hbConf = HBaseConfiguration
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchSize.toLong)) //配置Streaming的CheckPoint目录。 //由于窗口概念的存在,此参数是必需的。 ssc.checkpoint(checkPointDir)