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常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testPut方法中
常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testPut方法中
常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testPut方法中。
AvroConverters$FieldIntegerConverter 回答 因为schema演进以非向后兼容的方式进行,此错误将再次发生。基本上,如果已经写入Hudi数据集parquet文件的记录R有一些更新U。R包含字段F,该字段包含某类数据类型,也就是LONG。U具有相同的字段F,该字段的数据类型是INT。Parquet
区的数据访问支持双向证书认证等能力。 MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合(每个资源集合是一个租户),具有分配和调度资源(资源包括计算资源和存储资源)的能力。多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合,彼此互不干扰,用
常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testPut方法中。
CDL CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。
的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小,这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划,来最小化端到端的查询时间,中心思路2点: 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步: 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。 表
的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小,这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划,来最小化端到端的查询时间,中心思路2点: 尽早过滤不相关的数据。 最小化每个算子的代价。 CBO优化过程分为2步: 收集统计信息。 根据输入的数据集估算特定算子的输出数据集。 表
如果您是首次使用MRS的用户,建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过MRS组件介绍和产品功能章节的内容,了解MRS相关的基础知识,包含MRS各组件的基本原理和增强特性介绍,以及MRS服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使用MRS。《快速入门
org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示: spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下,执行./bin/spark-she
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导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*
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导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统,使用SQL语言就可以进行常见的操作。以下开发程序示例中,全部通过clickhouse-jdbc
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后,还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项: 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整,具体操作请参考修改集群服务配置参数。
识别在迁移过程中不能中断的业务、可短时中断的业务、整体业务迁移可接受的迁移时长,梳理业务迁移顺序。 客户端部署要求。 业务执行时间段和高峰时间段。 大数据集群的数量和大数据集群功能划分,分析平台业务模型。 各个集群或各个组件分别负责什么业务,处理什么类型的数据。比如实时/离线数据分别使用什么组件处理、数据格式类型、压缩算法等。