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操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
HetuEngine日志介绍 日志描述 日志存储路径: HetuEngine的日志保存路径为“/var/log/Bigdata/hetuengine/”和“/var/log/Bigdata/audit/hetuengine/”。 日志归档规则: 日志归档规则采用FixedWind
准备本地应用开发环境 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Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或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。
mapPartitions接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
Flink基本原理 Flink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
配置Container日志聚合功能 配置场景 Yarn提供了Container日志聚合功能,可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS,释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种: 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分: 从HDFS原文件中抽取name信息,查询HBase、Hive相关数据,并进行数据拼接,通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分: 从HDFS原文件中抽取name信息,查询HBase、Hive相关数据,并进行数据拼接,通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
准备本地应用开发环境 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,推荐Windows 7以上版本。 运行环境:Windows或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。
准备Spark本地应用开发环境 Spark2x可以使用Java/Scala/Python语言进行应用开发,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Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
在Linux环境中调测ClickHouse应用(MRS 3.3.0及之后版本) ClickHouse应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK,版本号需要和IntelliJ
配置Container日志聚合功能 配置场景 YARN提供了Container日志聚合功能,可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS,释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种: 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。
在本地Windows环境中调测IoTDB应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 如果Windows开发环境中使用IBM JDK,不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 需要在
切换MRS租户资源调度器 操作场景 新安装的MRS集群默认即使用了Superior调度器,集群管理员可以根据实际情况参考以下指导切换集群调度器。 前提条件 确保集群网络通畅,网络环境安全,Yarn服务状态正常。 在切换调度器期间,不允许做添加、删除、修改租户,以及启停服务等操作。
快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库,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,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点: 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
准备本地应用开发环境 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,推荐Windows 7以上版本。 运行环境:Windows或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。