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发阈值(对于Flink任务来说就是compaction.delta_commits的值)。 MOR表下游采用流式计算,历史版本保留小时级。 如果MOR表的下游是流式计算,例如Flink流读,可以按照业务需要保留小时级的历史版本,这样的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读
单击“概览”,在“基本信息”区域单击“HSConsole WebUI”后的链接,进入HSConsole界面。在“计算实例”页签,找到维护实例,单击“操作”列的“重启”根据界面提示重启维护实例。 在计算实例的“实例名”列中,存在图标的即为维护实例,也可以通过配置HetuEngine维护实例章节确认维护实例。
计费类 创建MRS集群时计价器为什么未显示价格? MRS集群中的弹性伸缩功能如何收费? MRS集群的Task节点如何收费? 退订MRS集群后在ECS中退订弹性云服务器时报异常如何处理?
Manager:云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道,充分利用线上云服务优势的同时,继续使用现有的IT设施,实现灵活一体,可伸缩的混合计算环境。 操作前请确保云专线服务可用,并已打通本地数据中心到线上VPC的连接通道。云专线详情请参考什么是云专线。
启动Spark Streaming计算。 awaitTermination(timeout) 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext, stopGraceFully) 终止Spark Streaming计算,stopSparkContext
盘存储空间大小: 数据存储和计算分离,数据存储在OBS系统中,集群费用相对较低,计算性能不高,并且集群随时可以删除,建议数据计算不频繁场景下使用。 数据存储和计算不分离,数据存储在HDFS中,集群费用相对较高,计算性能高,集群需要长期存在,建议数据计算频繁场景下使用。 约束限制:
// 聚合key-value键值对的计算结果 .groupBy((key, value) -> value) // 最终结果计数 .count(); // 将计算结果的 key-value 键值对从
memoryOverhead=1024 --堆外内存 基于Spark进行ETL计算,CPU核心 :内存比例建议>1:2,推荐1:4~1:8 上一个规则是指纯读写的资源配比,如果Spark的作业除了读写还有业务逻辑计算,该过程会导致需要内存增加,因此建议CPU核心与内存的比例大于1:2,如
启动Spark Streaming计算。 awaitTermination(timeout) 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext, stopGraceFully) 终止Spark Streaming计算,stopSparkContext
启动Spark Streaming计算。 awaitTermination(timeout) 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext, stopGraceFully) 终止Spark Streaming计算,stopSparkContext
不同版本计费差异 普通版和LTS版由于功能不一致,计费存在一定差异,详情请查看计费说明,您也可以通过MRS提供的价格计算器,选择您需要的集群版本、节点规格,快速计算出购买MRS集群的参考价格。
不同版本计费差异 普通版和LTS版由于功能不一致,计费存在一定差异,详情请查看计费说明,您也可以通过MRS提供的价格计算器,选择您需要的集群版本、节点规格,快速计算出购买MRS集群的参考价格。 父主题: 发行版本
9修复问题列表: 解决HetuEngine查询gauss date字段报错的问题。 解决HetuEngine计算实例在Yarn上启动失败的问题。 解决HetuEngine CN主备倒换,计算实例状态短暂变成ERROR导致业务失败问题。 支持ClickHouse备份到OBS。 解决Click
Ranger权限,可参考添加HetuEngine的Ranger访问权限策略。 创建HetuEngine计算实例。 创建计算实例并确保运行正常,可参考创建HetuEngine计算实例。 步骤二:获取JDBC jar包并配置主机映射 下载HetuEngine客户端获取JDBC jar包。
本地存储型(D2型) IO优化型(IO2) 规格命名规则 AB.C.D 例如m2.8xlarge.8 其中, A表示系列,例如:s表示通用型、c表示计算型、m表示内存型。 B表示系列号,例如:s1中的1表示通用型I代,s2中2表示通用型II代。 C表示规格,当前系列中的规格大小,例如:medium、large、xlarge。
提供了一个简单的调试工具,支持Scala语言。 在shell控制台执行: spark-shell 即可进入Scala交互式界面,从HDFS中获取数据,再操作RDD进行计算,输出并打印结果。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词出现的频次。 scala> sc.textFile("hdfs://hac
启动Spark Streaming计算。 awaitTermination(timeout) 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext, stopGraceFully) 终止Spark Streaming计算,stopSparkContext
start() 启动Streaming计算。 awaitTermination(timeout) 当前进程等待终止,如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext, stopGraceFully) 终止Streaming计算,stopSparkContext用于判
// 聚合key-value键值对的计算结果 .groupBy((key, value) -> value) // 最终结果计数 .count(); // 将计算结果的 key-value 键值对从
启动的高优先级Job能够获取运行中的低优先级Job释放的资源;低优先级Job未启动的计算容器被挂起,直到高优先级Job完成并释放资源后,才被继续启动。 该特性使得业务能够更加灵活地控制自己的计算任务,从而达到更佳的集群资源利用率。 容器可重用与任务优先级调度有冲突,若启用容器重用