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'8'] NAME => 'base':HBase表列族名称。 COMPRESSION:压缩方式 DATA_BLOCK_ENCODING:编码算法 SPLITS:预分region 执行如下命令,查看表是否创建成功,然后退出HBase Shell命令行界面。 list 步骤4:生成HFile文件并导入HBase
Query Language—持续查询语言)。CQL具有以下几个特点: 使用简单:CQL语法和标准SQL语法类似,只要具备SQL基础,通过简单地学习,即可快速地进行业务开发。 功能丰富:CQL除了包含标准SQL的各类基本表达式等功能之外,还特别针对流处理场景增加了窗口、过滤、并发度设置等功能。
测机制Deathwatch等。 SSL: 当需要配置安全Flink集群时,需要配置SSL相关配置项,配置项包括SSL开关,证书,密码,加密算法等。 Network communication (via Netty): Flink运行Job时,Task之间的数据传输和反压检测都依赖
HBase常用参数配置 该章节操作仅适用于MRS 3.x之前版本集群。 当MRS服务中默认的参数配置不足以满足用户需要时,用户可以自定义修改参数配置来适应自身需求。 登录集群详情页面,选择“组件管理”。 若集群详情页面没有“组件管理”页签,请先完成IAM用户同步(在集群详情页的“
提交Spark任务到新增Task节点 应用场景 MRS集群可以通过增加Task节点,提升计算能力,集群Task节点主要用于处理数据,不存放持久数据。 本章节指导用户通过租户资源绑定新增的Task节点,并提交Spark任务到新增的Task节点。 方案架构 租户是MRS大数据平台的核
DeathWatch检测机制参数等。 SSL: 当需要配置安全Flink集群时,需要配置SSL相关配置项,配置项包括SSL开关,证书,密码,加密算法等。 Network communication (via Netty): Flink运行Job时,Task之间的数据传输和反压检测都依赖
到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图12 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁,实际上shuffle这一部分是如何实现的呢,下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。
管理MRS集群备份恢复任务 系统管理员可以通过Manager修改已创建的备份任务的配置参数,以适应业务需求的变化。不支持修改任何恢复任务配置参数,只能查看恢复任务的配置参数。 对系统的影响 修改备份任务后,新的参数在下一次执行任务时生效。 前提条件 已创建备份任务。 已根据业务实际需求,规划新的备份任务策略。
到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图12 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁,实际上shuffle这一部分是如何实现的呢,下面就以Spark为例讲解shuffle在Spark中的实现。
lpad('myk',5,'dodo'); -- domyk luhn_check(string) → boolean 描述:根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数,也称为模10,广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码,以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select
若备集群中不存在与要开启实时同步的表同名的表,则该表会自动创建。 若备集群中存在与要开启实时同步的表同名的表,则两个表的结构必须一致。 若'表名'设置了加密算法SMS4或AES,则不支持对此HBase表启用将数据从主集群实时同步到备集群的功能。 若备集群不在线,或备集群中已存在同名但结构不同的表,启用容灾功能将失败。
如果备集群中不存在与要开启实时同步的表同名的表,则该表会自动创建。 如果备集群中存在与要开启实时同步的表同名的表,则两个表的结构必须一致。 如果'表名'设置了加密算法SMS4或AES,则不支持对此HBase表启用将数据从主集群实时同步到备集群的功能。 如果备集群不在线,或备集群中已存在同名但结构不同的表,启用容灾功能将失败。
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 def iterate[R,
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ts, value, weight) 描述:按照buckets桶的数量,为所有的value计算近似直方图,每一项的宽度使用weight。本算法大体上基于。 Yael Ben-Haim and Elad Tom-Tov, "A streaming parallel decision
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>
sort.size 500000 内存排序的数据大小。 carbon.enableXXHash true 用于hashkey计算的hashmap算法。 carbon.number.of.cores.block.sort 7 数据加载时块排序所使用的核数。 carbon.max.driver
在流(flow)中创建一个带反馈的循环,通过重定向一个operator的输出到之前的operator。 说明: 对于定义一些需要不断更新模型的算法是非常有帮助的。 long maxWaitTimeMillis:该超时时间指的是每一轮迭代体执行的超时时间。 public IterativeStream<T>