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准备ClickHouse应用开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本。 运行环境:Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要删除的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
为什么ZooKeeper Server出现java.io.IOException: Len的错误日志 问题 在父目录中创建大量的znode之后,当ZooKeeper客户端尝试在单个请求中获取该父目录中的所有子节点时,将返回失败。 客户端日志,如下所示: 2017-07-11 13:
提升HBase Put和Scan性能综合调优 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下,配置参数需要进行相应的调整,本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 操作步骤 登录
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成,包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行创建
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching
Spark ThriftServer接口介绍 简介 ThriftServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现,它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句,从而比Hive拥有更高的性能。 ThriftServer是一个JDBC接口,用户可以通过JDBC连接ThriftServer
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching
提升HBase Put和Scan数据性能 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下,配置参数需要进行相应的调整,本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 操作步骤 登录FusionInsight Manager
使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hadoop集群中的数据(支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级)迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能有差异
配置Flink应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单地互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。用户在提交Flink应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证,确保Flink程序能够正常运行
Flume常用配置参数 MRS 3.x之前版本需在“properties.properties”文件中配置。 MRS 3.x及之后版本,部分参数可在Manager界面配置。 基本介绍 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink,各模块配置参数说明可通过本节内容了解
查询集群节点列表 功能介绍 查询集群节点列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释
Flume常用配置参数 部分参数可在Manager界面配置。 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink,各模块配置参数说明可通过本节内容了解。 MRS 3.x及之后版本部分参数可通过Manager界面配置,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”,选择要使用的
ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异
典型场景:从HDFS/OBS导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS/OBS导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 确保用户已授权访问作业执行时操作的
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现,它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句,从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口,用户可以通过JDBC连接JDBCServer
使用Loader从HDFS导入数据到ClickHouse 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS导入到ClickHouse。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS目录和数据。 ClickHouse
使用Loader从HDFS/OBS导入数据到HBase 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS/OBS导入到HBase。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 确保用户已授权访问作业执行时操作的
导入并配置Flink SpringBoot样例工程 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 为了运行FusionInsight MRS产品Flink组件的SpringBoot接口样例代码,需要完成下面的操作。当前支持GaussDB(DWS)样例工程。 该章节以在Linux