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基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 以下分析任务示例在“hive-examples/python3-examples/pyCLI_nosec.py”文件中。 导入hive类 from pyhive
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
使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题
参与;同时支持用户在集群中运行自定义内容;支持快速创建多应用场景集群,比如创建Hadoop分析集群、HBase集群、Kafka集群。大数据平台同时支持部署异构集群,在集群中存在不同规格的虚机,允许CPU类型,硬盘容量,硬盘类型,内存大小灵活组合。在集群中支持多种虚机规格混合使用。
StarRocks StarRocks简介 StarRocks是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据,也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。
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
Presto Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎,用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
Flink作业引擎概述 Flink WebUI提供基于Web的可视化开发平台,用户只需要编写SQL即可开发作业,极大降低作业开发门槛。同时通过作业平台能力开放,支持业务人员自行编写SQL开发作业来快速应对需求,大大减少Flink作业开发工作量。 Flink WebUI功能仅支持MRS
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群,业务平台主要使用的语言是Python,提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题: PyFlink样例程序
PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群,业务平台主要使用的语言是Python,提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题: PyFlink样例程序
Flink作业引擎概述 Flink WebUI提供基于Web的可视化开发平台,用户只需要编写SQL即可开发作业,极大降低作业开发门槛。同时通过作业平台能力开放,支持业务人员自行编写SQL开发作业来快速应对需求,大大减少Flink作业开发工作量。 Flink WebUI特点 Flink
可以创建子租户。 多租户平台: 租户是MRS大数据平台的核心概念,使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变,更好的适应现代企业多租户应用环境,如图2所示。 图2 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台,用户直接访问并使用全部的资源和服务。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
基于Python3的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python3连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 安全模式连接Hive前需要使用集群客户端进行认证,使用kinit命令认证相应权限的Kerberos用户,认证后执行分析任务示例在“hive-examples/
MRS集群用户认证策略 大数据平台用户需要对用户进行身份认证,防止不合法用户访问集群。安全模式或者普通模式的集群均提供认证能力。 安全模式 安全模式的集群统一使用Kerberos认证协议进行安全认证。Kerberos协议支持客户端与服务端进行相互认证,提高了安全性,可有效消除使用
MRS集群用户鉴权策略 安全模式 大数据平台用户完成身份认证后,系统还需要根据实际权限管理配置,选择是否对用户进行鉴权,确保系统用户拥有资源的有限或全部权限。如果系统用户权限不足,需要由系统管理员为用户授予各个组件对应的权限后,才能访问资源。安全模式或者普通模式集群均提供鉴权能力,组件的具体权限项在两种模式中相同。