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ion的生命周期由调用者维护,调用者通过调用close(),释放资源。 代码样例 以下代码片段是登录,创建Connection并创建表的示例,在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的HBaseSample方法中。
ion的生命周期由调用者维护,调用者通过调用close(),释放资源。 代码样例 以下代码片段是登录,创建Connection并创建表的示例,在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的HBaseSample方法中。
如果用户需要在统一的告警平台查看集群的告警和事件,管理员可以在FusionInsight Manager使用Syslog协议将相关数据上报到告警平台。 Syslog协议未做加密,传输数据容易被窃取,存在安全风险。 前提条件 对接服务器对应的弹性云服务器需要和MRS集群的Master节
提供了Java语言的样例工程,包含从创建metric、写入到查询流程的样例工程。 OpenTSDB样例程序开发思路 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测OpenTSDB应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看导入数据的状态。 查看OpenTSDB应用调测结果
通过这个接口,可以查询当前集群中如表2。 表2 常用信息 参数 参数描述 appsSubmitted 已经提交的任务数。 appsCompleted 已经完成的任务数。 appsPending 正在挂起的任务数。 appsRunning 正在运行的任务数。 appsFailed 已经失败的任务数。 appsKilled
Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于MRS产品中Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架,用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑,并且最终通过storm
MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce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MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介
Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapRe
Spark Structured Streaming样例程序(Scala) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com
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) ] 描述 使用LIKE子句可以在一个新表中包含一个已存在的表所有的列定义。可以使用多个LIKE来复制多个表的列。 如果使用了INCLUDING PROPERTIES,表的所有属性也会被复制到新表,该选项最多只能对一个表生效。 对于从表中复制过来的属性,可以使用WITH子句指定属性名进行修改。
Manager的告警信息、Manager审计信息以及所有服务的审计信息到指定的存储位置。 备份支持使用SFTP协议或FTP协议,FTP协议未加密数据可能存在安全风险,建议使用SFTP。 本章节适用于MRS 3.x及以后版本。 以omm用户登录主管理节点。 用户只需在主管理节点执行
DataNode磁盘空间使用率超过阈值的处理步骤处理告警。 查看本告警是否恢复。 是,操作结束。 否,执行9。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Hive”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结
对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景,一般建议通过对上有消息进行过滤,从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量(例如Spark初始化完成后,Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据),如果无法对kafka消息进行过滤,则可以考虑先实时
数据采集层提供了数据接入到MRS集群的能力,包括Flume(数据采集)、Loader(关系型数据导入)、Kafka(高可靠消息队列),支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结构化和非结构化数据在集群中的存储,并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。
follower与leader进行同步的时间间隔(时长为ticket时长的倍数)。如果在该时间范围内leader没响应,连接将不能被建立。 15 initLimit follower连接到leader并与leader同步的时间(时长为ticket时长的倍数)。 15 如果将参数“ini
连接数的百分之八十)时产生该告警。 连接数小于阈值时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 13001 严重 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。
根据上述场景进行功能分解,如表1所示: 表1 在应用中开发的功能 序号 步骤 代码示例 1 创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Storm Spout 2 创建一个Bolt用来将收到的随机文本拆分成一个个单词 请参见创建Storm Bolt 3 创建一个Blot用来统计收到的各单词次数 请参见创建Storm
HetuEngine应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1所示: 图1 HetuEngine应用程序开发流程 表1 HetuEngine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HetuEngine的基本概念,了解场景需求等。 HetuEngine应用开发简介
Kafka输入源。 若提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能,对于B段时间进入Kafka的数据,将不启动流控功能,以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。