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COM;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark/hadoop.COM;' spark/hadoop.COM字符串在本集群上使用klist -kt /opt/Bigdata/MRS_XXX/1_20_SparkResource/etc/spark.keytay
_MEMORY”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时,添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。 示例 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据,250个executor。 在默认参数下执行失败,出现Futures timed
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata
_MEMORY”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时,添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。 示例 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据,250个executor。 在默认参数下执行失败,出现Futures timed
示。 分析HQL语句 在左侧选中目标数据库,在文本编辑框输入Hive HQL语句,单击编译HQL语句并显示语句是否正确,执行结果将在文本编辑框下方显示。 保存HQL语句 在文本编辑框输入Hive HQL语句,单击右上角的,并输入名称和描述。已保存的语句可以在“保存的查询”页签查看。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata
通过直接添加具体配置项的参数调用脚本。 作业模板方式: 修改作业模板中所有配置项的参数值,调用脚本时引用修改后的作业模板文件。 Loader客户端安装后,系统自动在“Loader客户端安装目录/loader-tools-1.99.3/loader-tool/job-config/”目录生成各种场景对应的
实现方案 多租户模式的HA方案原理如图1所示。 图1 Spark JDBCServer多租户 ProxyServer在启动时,向ZooKeeper注册自身消息,在指定目录中写入节点信息,节点信息包含了该实例对应的IP,端口,版本号和序列号等信息(多节点信息之间以逗号隔开)。 多租
Java样例代码 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase。
TBLPROPERTIES("groupId"=" group1 ","locatorId"="locator1"); 创建表tab1,并指定tab1的表数据分布在locator1节点上。 CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
根据table1表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“
TBLPROPERTIES("groupId"=" group1 ","locatorId"="locator1"); 创建表tab1,并指定tab1的表数据分布在locator1节点上。 CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
通过直接添加具体配置项的参数调用脚本。 作业模板方式: 修改作业模板中所有配置项的参数值,调用脚本时引用修改后的作业模板文件。 Loader客户端安装后,系统自动在“Loader客户端安装目录/loader-tools-1.99.3/loader-tool/job-config/”目录生成各种场景对应的
封装了某个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等(目前仅封装内存和CPU),当AM向RM申请资源时,RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container,且该任务只能使用该Container中描述的资源。 在YARN中,资源
Backend,State可以存储在内存上或RocksDB等上,并支持异步以及增量的Checkpoint机制。 精确一次语义:Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性,为某些特定的存储支持了事务型输出的功能,即使在发生故障的情况下,也能够保证精确一次的输出。
当前Impala使用OBS存储时,同一张表中,不支持分区和表存储位置处于不同的桶中。 例如:创建分区表指定存储位置为OBS桶1下的文件夹,此时修改表分区存储位置的操作将不会生效,在实际插入数据时以表存储位置为准。 创建分区表并指定表存储路径。 create table table_name(id
当前Impala使用OBS存储时,同一张表中,不支持分区和表存储位置处于不同的桶中。 例如:创建分区表指定存储位置为OBS桶1下的文件夹,此时修改表分区存储位置的操作将不会生效,在实际插入数据时以表存储位置为准。 创建分区表并指定表存储路径。 create table table_name(id
用户需要通过MySQL协议创建Broker Load 导入,并通过查看导入命令检查导入结果。适用以下场景: 源数据在Broker可以访问的存储系统中,如HDFS。 数据量在几十到百GB级别。 支持导入CSV、Parquet、ORC格式的数据,默认支持导入CSV格式数据。 前提条件 已
_MEMORY”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时,添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。 示例 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据,250个executor。 在默认参数下执行失败,出现Futures timed
当前Hive使用OBS存储时,同一张表中,不支持分区和表存储位置处于不同的桶中。 例如:创建分区表指定存储位置为OBS桶1下的文件夹,此时修改表分区存储位置的操作将不会生效,在实际插入数据时以表存储位置为准。 创建分区表并指定表存储路径。 create table table_name(id