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集群客户端配置文件获取方法: 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 概览”。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”,选择平台类型后单击“确定”。 用户凭据获取方法: 登录FusionInsight Manager,单击“系统”。 在对应用户的“操作”列,选择“更多
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统,为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息,并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示: 图1 与其他组件关系 父主题:
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台,全面覆盖数据分析过程中的各个环节,轻松完成全流程数据分析任务,包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等,极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合,等同于关系数据库中的一张表,或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念,可以通过多种方式创建,例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。 可用于DataSet的操作分为Tr
CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并,需要消耗较高的内存资源,按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑,建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置,保证Compaction作业稳定运行
FS文件进行操作,使用Hive客户端对Hive表进行操作。 Oozie作业设计器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击,选择“Workflow”。 在作业设计器,支持用户创建MapReduce、Java、Streaming、Fs、Ssh、Shell和DistCp作业。
以感知到结果集的变化,采用的是BroadcastHashJoin算法,会将过滤后的小表BroadCast到每个节点,转变为非Shuffle操作,从而大大提高性能。 操作步骤 Spark CBO的设计思路是,基于表和列的统计信息,对各个操作算子(Operator)产生的中间结果集大
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法(Hive SQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Imp
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SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Im
本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 Flink从0.10.0版本开始提供了一套API可以将使用Storm API编写的业务平滑迁移到Flink平台上,只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移: 完整迁移Storm业务:转换并运行完整的由Storm
Manager页面,选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”,“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”,根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后(x86选择x86_64,ARM选择aarch64)单击“确定”,等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如
Flink对接应用运维管理(AOM) 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 Flink对接AOM服务场景介绍 应用运维管理(AOM)服务是一个可观测平台,基于指标、链路、日志、事件全景数据监控,提供一体化监控能力。Flink可以通过AOM服务的Prometheus实例将监控指标推送至AOM
LD_PRELOAD参数提前加载。 x86平台上参数值设置为:{客户端安装目录}/Spark/spark/native/libch.so,{客户端安装目录}/JDK/jdk1.8.0_372/jre/lib/amd64/libjsig.so arm平台上参数值设置为:{客户端安装目录}/
Hudi应用开发规范 Hudi开发规范概述 Hudi数据表设计规范 Hudi数据表管理操作规范 Spark on Hudi开发规范 Bucket调优示例
Storm与其他组件的关系 Storm,提供实时的分布式计算框架,它可以从数据源(如Kafka、TCP连接等)中获得实时消息数据,在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算,并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示: 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
lse); HBase不支持条件查询和Orderby等查询方法,存储按照字典排序,读取只支持Rowkey扫描 设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region,使Region分布均匀,提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景,可考虑将时间因素引入Rowkey。
配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题: Spark应用调优
FS文件进行操作,使用Hive客户端对Hive表进行操作。 Oozie作业设计器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击,选择“Workflow”。 在作业设计器,支持用户创建MapReduce、Java、Streaming、Fs、Ssh、Shell和DistCp作业。