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0.10补丁安装后,需要重新下载安装全量的客户端,包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端(即您自行搭建的客户端)。 主备Master节点的原始客户端全量更新,请参见更新客户端配置(2.x及之前版本)。 自行搭建的客户端全量安装方法,请参见安装客户端(2
用户名 已创建的“人机”用户的用户名,如:admintest 密码 已创建的“人机”用户的用户密码 说明: 使用用户名密码方式登录时需要配置该参数。 未启用Kerberos认证(普通模式)的集群不填写该参数。 编码 自动 数据库连接URL 启用Kerberos认证(安全模式)的集群 j
配置HBase冷热数据分离存储 在海量大数据场景下,HBase表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低,同时这部分历史数据体量非常大,比如订单数据或者监控数据,如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 HBase支持冷热分离功能,将数据分类存储在不同介
当完成MRS集群部署后,可以根据自身的业务需求使用MRS提供的一系列常用实践。 表1 MRS常用最佳实践 实践 描述 数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 本实践指导使用Spark实现车主驾驶行为分析。用于了解MRS的基本功能,利用MRS服务的Spark2x组件,对车主的驾驶行为进行分
Kafka管理员用户组。添加入本组的用户,拥有所有Topic的创建,删除,授权及读写权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 storm Storm的普通用户组,属于该组的用户拥有提交拓扑和管理属于自己的拓扑的权限。仅在已启用Kerberos认证的集群中使用。 stormadmin
较大容量的磁盘可以运行更多的任务,因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配置预留磁盘空间大小。配置较小的数值不能满足更大的磁盘要求。但对于更小的磁盘配置更大的数值将浪费大量的空间。 为
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pi
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pi
<arg>:为JobManager设置内存。 -m,--jobmanager <arg>:要连接的JobManager的地址,使用该参数可以连接特定的JobManager。 -nl,--nodeLabel <arg>: 指定YARN application的nodeLabel 。 -nm,--name <arg>:为Yarn
增加重试次数,可以防止资源不足导致的ApplicationMaster启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数,但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于,Resourc
指定导出数据的分隔符,与需要导出的HDFS中的数据表中的分隔符保持一致。 -m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据,默认是4个,该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式,利用了数据库的导入工具,如MySQL的mysqlimport,可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。
当使用Ranger作为spark sql的权限管理服务时,访问RangerAdmin需要使用集群中的证书。如果用户未使用集群中的JDK或者JRE,而是使用第三方JDK时,会出现访问RangerAdmin失败,进而spark应用程序启动失败的问题。 在这个场景下,需要进行以下操作,将集群中的证书导入第三方JDK或者JRE中。
资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数,但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了,那ResourceManager将会覆写这个单独的最大尝试次数。
建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用,但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。
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建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用,但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。
建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用,但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。
个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件,然后发送给各个Listener,每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 因此当队列存放的速度大于获取的速度时,就会导致队列溢出,从而丢失了溢出的事件,影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用,在这边
个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件,然后发送给各个Listener,每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 因此当队列存放的速度大于获取的速度时,就会导致队列溢出,从而丢失了溢出的事件,影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用,在这边
创建名称为“hive”的Catalog、名称为“default”的数据库,如果实例中已存在则请跳过该步骤。详细操作可参考管理元数据。 MRS对接LakeFormation仅支持对接LakeFormation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog。 确认左上角实例是新创建的LakeF