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所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要进行合理的数据存放规划,让数据均匀的分布在这些locators中。 无 HDFS的二次开发过程中,可以获取DFSCo
park在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。 图2 RDD操作示例
下面以编写一个AddDoublesUDF为例,说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加,在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
下面以编写一个AddDoublesUDF为例,说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加,在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
comparison_operator 否 String 参数解释: 指标判断逻辑运算符。 约束限制: 不涉及 取值范围: LT:小于 GT:大于 LTOE:小于等于 GTOE:大于等于 默认取值: 不涉及 evaluation_periods 是 Integer 参数解释: 判断连续满足指标阈值的周期数(一个周期为5分钟)。
使用flink_admin登录Manager,选择“集群 > 服务 > Flink”,在“Flink WebUI”右侧,单击链接,访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业,新建Flink SQL流作业,在作业开发界面进行如下作业配置。然后输入SQL,执行SQL校验通过后,启动作
一个大数据集应用相同的计算过程,因此之前提到的粗粒度的更新限制并没有想象中的大。事实上,Spark论文中阐述了RDD完全可以作为多种不同计算框架,例如MapReduce,Pregel等的编程模型。并且,Spark同时提供了操作允许用户显式地将数据转换过程持久化到硬盘。对于数据本地
必须安装的角色。包括供客户端下载使用的原始lib包和配置文件,以及FlinkServer提交作业所依赖的原始lib包。无实体进程,作业运行过程不依赖FlinkResource。 FlinkServer:基于Web的作业管理二次开发平台,可直接在界面开发与管理FlinkSQL作业。
RS Manager的主管理节点。 如何确认MRS Manager的主备管理节点? Manager管理 MRS为用户提供海量数据的管理及分析功能,快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。开源组件结构复杂,安装、配置、管理过程费时费力,Manager提供了企业级的大数据集群的统一管理平台:
登录Manager,选择“集群 > 服务 > Flink”,在“Flink WebUI”右侧,单击链接,访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业,新建Flink SQL作业,作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置,并启动作业。需勾选“基
在有索引的多个字段中,选择字段值最离散的字段作为分区列,不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感,否则在数据导入过程中,可能会出现数据丢失。 不建议分区列选择类型为float或double的字段,因为精度问题,可能导致分区列字段的最小值、最大值所在记录无法导入。
在有索引的多个字段中,选择字段值最离散的字段作为分区列,不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感,否则在数据导入过程中,可能会出现数据丢失。 不建议分区列选择类型为float或double的字段,因为精度问题,可能导致分区列字段的最小值、最大值所在记录无法导入。
comparison_operator 否 String 参数解释: 指标判断逻辑运算符。 约束限制: 不涉及 取值范围: LT:小于 GT:大于 LTOE:小于等于 GTOE:大于等于 默认取值: 不涉及 evaluation_periods 是 Integer 参数解释: 判断连续满足指标阈值的周期数(一个周期为5分钟)。