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登录管理控制台。 单击用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”,进入“新增访问密钥”页面。 输入登录密码和短信验证码,单击“确定”,下载密钥,请妥善保。 操作步骤 准备使用Spark SQL分析的数据源。 样例txt文件如下: abcd3ghji efgh658ko
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统,为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息,并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示: 图1 与其他组件关系 父主题:
些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台,可以充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高,周期长,难运维和不灵活等问题。 针对上述问题
集群客户端配置文件获取方法: 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 概览”。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”,选择平台类型后单击“确定”。 用户凭据获取方法: 登录FusionInsight Manager,单击“系统”。 在对应用户的“操作”列,选择“更多
集群客户端配置文件获取方法: 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 概览”。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”,选择平台类型后单击“确定”。 用户凭据获取方法: 登录FusionInsight Manager,单击“系统”。 在对应用户的“操作”列,选择“更多
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Imp
从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:可水平扩展,并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端,例如安装目录为“/opt/hadoopclient”,以下操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Im
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法(Hive SQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Imp
SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Imp
存储资源目前支持HDFS存储,可以添加删除租户HDFS存储目录,设置目录的文件数量配额和存储空间配额。 Manager作为MRS的统一租户管理平台,用户可以在界面上根据业务需要,在集群中创建租户、管理租户。 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。默认情况下,新的计算
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
Storm与其他组件的关系 Storm,提供实时的分布式计算框架,它可以从数据源(如Kafka、TCP连接等)中获得实时消息数据,在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算,并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示: 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 Flink从0.10.0版本开始提供了一套API可以将使用Storm API编写的业务平滑迁移到Flink平台上,只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移: 完整迁移Storm业务:转换并运行完整的由Storm
影响风险 存在漏洞的业务被攻击时,将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应解决方案前,建议您参考以下的相关预防措施。 加固物理设备安全边界,防止外网直接访问及攻击内网管理平面。 排查平台各组件节点是否使用默认密码,如果有,建议修改新密码。 加强环
如果集群启用了安全服务,在连接ZooKeeper时需要进行身份认证,认证方式有以下两种: keytab方式:需要从MRS集群管理员处获取一个“人机”用户,用于登录MRS平台并通过认证,并且获取到该用户的keytab文件。 票据方式:从MRS集群管理员处获取一个“人机”用户,用于后续的安全登录,开启Kerber
MRS组件应用开发简介 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台,能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,通过对海量信息数据的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序,开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编译,样例工程依赖
MRS应用开发简介 MRS应用开发概述 MRS是企业级大数据存储、查询、分析的统一平台,能够帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,通过对海量信息数据的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。 MRS提供了各组件的常见业务场景样例程序,开发者用户可基于样例工程进行相关数据应用的开发与编