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用户可以方便地创建、管理、执行SQL,并且能够以Excel的形式下载执行的结果。 通过Hue可以在界面针对组件进行以下操作: HDFS: 查看、创建、管理、重命名、移动、删除文件/目录。 上传、下载文件。 搜索文件、目录、文件所有人、所属用户组;修改文件以及目录的属主和权限。 手动配置HDFS目录存储策略,配置动态存储策略等操作。
YARN应用开发简介 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
ormation”,单击“下一步”。 “设置最小授权范围”根据实际情况选择授权的资源范围,单击“确定”,创建委托。 在“委托”页面,将鼠标移动到新创建的委托名称上,获取具备访问LakeFormation权限的委托ID。 图2 查看委托ID 创建对接OBS权限的委托 登录华为云管理控制台,选择“统一身份认证服务”。
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求,开发的Spark应用程序实现如下功能: 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件: LiuYang YuanJing
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YARN应用开发简介 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
YARN应用开发简介 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
YARN应用开发简介 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
开启HBase Multicast功能 HBase Multicast特性涉及Publisher(HMaster)以及Listener(客户端)两个角色,通过设置配置“hbase.status.published”值为“true”开启。MRS 3.5.0及之后版本,Publisher端默认开启了该特性。
配置ResourceManager重启后自动加载Container信息 配置场景 YARN Restart特性包含两部分内容:ResourceManager Restart和NodeManager Restart。 当启用ResourceManager Restart时,升主后的
Flink常见问题 数据倾斜 当数据发生倾斜(某一部分数据量特别大),虽然没有GC(Gabage Collection,垃圾回收),但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key,以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作,使数据分区均匀。
HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,console 问题三:如何彻底删除HDFS文件? 由于HDFS的回收站机制,一般删除HDFS文件后,文件会移动到HDFS的回收站中。如果确认文件不再需要并且需要立马释放存储空间,可以继续清理对应的回收站目录(例如:hdfs://hacluster/user/xxx/
moveApplicationAcrossQueues(MoveApplicationAcrossQueuesRequest request) 移动一个应用到新的队列。 submitApplication(SubmitApplicationRequest request) Client通过此接口提交一个新的应用到RM。
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求,开发的Spark应用程序实现如下功能: 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件: LiuYang YuanJing
Flink常见问题 数据倾斜 当数据发生倾斜(某一部分数据量特别大),虽然没有GC(Gabage Collection,垃圾回收),但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key,以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作,使数据分区均匀。
现象描述 MRS样例工程调试运行过程发现认证失败。 处理流程 出现认证失败的原因很多,在不同场景中建议参考以下步骤来排查: 确认本应用所运行设备和集群网络上是否通畅,Kerberos认证所需的各类端口(TCP/UDP)是否可正常访问。 确认各个配置文件是否被正确读取到,路径是否保存正确。
Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID,页面提示Error Occurred 问题 Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID,返回的页面提示Error Occurred。 回答 用户提交查看applic
Flink Kafka样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务每秒就会收到1个消息记录。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功能:实时输出带有前缀的消息内容。 数据规划 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Kafk
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求,开发的Spark应用程序实现如下功能: 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件: LiuYang YuanJing