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请参见删除HBase数据。 7 A业务结束后,删除用户信息表。 请参见删除HBase表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统,RowKey的设计对性能影响很大,具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题: 开发HBase应用
请参见删除HBase表数据。 8 A业务结束后,删除用户信息表。 请参见删除HBase表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统,RowKey的设计对性能影响很大,具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题: HBase数据读写示例程序
API概览 MRS提供的符合RESTful API的设计规范的接口,如表1和表2所示。如何选择不同版本的接口请参见API版本选择建议。 MRS版本演进过程中逐步废弃部分接口,具体请参见表3。 表1 V2接口 接口 功能 API URI 集群管理接口 创建集群 POST /v2/{
、HBase、Kafka、Storm等大数据组件,并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力,帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。 产品架构 MRS集群各版本组件情况请参见MRS组件版本一览表。 MRS逻辑架构如图1所示。
数据,例如对一个很大的数据求TopN,当N不是很大时,可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN,collect结果到本地之后再做排序取TopN。这样相比直接对全量数据做排序取TopN效率要高很多。 使用coalesce调整分片的数量 coalesce
数据,例如对一个很大的数据求TopN,当N不是很大时,可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN,collect结果到本地之后再做排序取TopN。这样相比直接对全量数据做排序取TopN效率要高很多。 使用coalesce调整分片的数量 coalesce
数据,例如对一个很大的数据求TopN,当N不是很大时,可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN,collect结果到本地之后再做排序取TopN。这样相比直接对全量数据做排序取TopN效率要高很多。 使用coalesce调整分片的数量 coalesce
在对FairCallQueue进行配置后,由控制模块决定将收到的调用分配至哪个子队列。当前调度模块为DecayRpcScheduler。该模块仅持续对各类调用的优先级数字进行追踪,并周期性地对这些数字进行减小处理。 请参考修改集群服务配置参数,进入HDFS的“全部配置”页面,在搜索框中输入参数名称。 表1 Fair调用队列参数
在对FairCallQueue进行配置后,由控制模块决定将收到的调用分配至哪个子队列。当前调度模块为DecayRpcScheduler。该模块仅持续对各类调用的优先级数字进行追踪,并周期性地对这些数字进行减小处理。 请参考修改集群服务配置参数,进入HDFS的“全部配置”页面,在搜索框中输入参数名称。 表1 Fair调用队列参数
快速开发Kafka应用 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量
的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群进行弹性伸缩。此外,如果数据量为周期有规律的变化,并且希望在数据量变化前提前完成集群的扩缩容,可以使用MRS的资源计划特性。MRS服务支持规则和时间计划两种弹性伸缩的策略: 弹性伸缩规则:根据集群实时负载对Task节点数量进行调整,数据量变化后触发扩缩容,有一定的延后性。
本文档主要基于Java API对HBase进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HBase应用程序开发流程 表1 HBase应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解HBase的基本概念,了解场景需求,设计表等。 HBase应用开发常用概念
failure-rate.delay: 10 s 重启策略选择 如果用户在作业失败后,不希望重试,则推荐使用No restart策略。 如果用户在作业失败后,希望对作业进行重试,推荐使用failure-rate策略。因为fixed-delay策略可能会因为网络、内存等硬件故障导致用户作业失败次数达到最大重试次数,从而导致作业失败。
本文档主要基于Java API对Manager进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Manager应用程序开发流程 表1 Manager应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解基本认证的基本概念,了解场景需求,设计表等。 Manager应用开发简介
本文档主要基于Java API对HBase进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HBase应用程序开发流程 表1 HBase应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解HBase的基本概念,了解场景需求,设计表等。 常用概念 准备开发和运行环境
本文档主要基于Java API对HBase进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HBase应用程序开发流程 表1 HBase应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解HBase的基本概念,了解场景需求,设计表等。 HBase常用概念
使用ZooKeeper客户端 Zookeeper是一个开源的,高可靠的,分布式一致性协调服务。Zookeeper设计目标是用来解决那些复杂,易出错的分布式系统难以保证数据一致性的。不必开发专门的协同应用,十分适合高可用服务保持数据一致性。 背景信息 在使用客户端前,除主管理节点以
至少一次:保证数据传输可靠,但可能会被重复处理。此情况下,对在超时时间内没有获得成功处理响应的数据,会在Spout处进行重发,供后续Bolt再次处理,会对性能稍有影响。 精确一次:数据成功传递,不丢失,不冗余处理。此情况下,性能最差。 可靠性不同级别的选择,需要根据业务对可靠性的要求来选择、设计。例如对于一些对数据丢
登录Yarn WebUI界面 zookeeper ZooKeeper@123 ZooKeeper系统管理员,用户权限: 对Zookeeper上所有节点的增删改查权限 对Zookeeper上所有节点的配额修改查询权限 rangeradmin Rangeradmin@123 Ranger的系统管理权限,用户权限。
库,支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景: