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当系统中ommdba用户过期的期限重置,当前状态为正常,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12081 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 o
SSD”只是用于标识存储目录“相对”的“低速”和“高速”之分,而并不是标识实际的存储介质类型,所以如果BE节点上的存储路径没有介质区别,则无需填写后缀。 处理步骤 修改FE的“default_storage_medium”配置为正确的存储介质,并重启FE生效。 将“be.conf”中SSD的显式配置删除。
Studio图形界面客户端”下载Data Studio工具。 使用已创建好的DWS集群中的数据库用户名、密码等信息,参考使用Data Studio工具连接章节连接DWS数据库。 将DWS数据库中的表数据导出到CSV格式文件。 (可选)如果DWS数据库对应的表和数据已经存在,该步骤请忽略。本文通过演示在DWS创建测试表,并插入测试数据进行演示。
id) WHERE usd_flag='D'; -- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段,并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE TABLE employees_info_extended
FS/OBS数据源的输入路径目录名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的任务需要使用指定YARN队列功能,该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限,并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤
一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。对分区内数据进行查询,可缩小查询范围,加快数据的检索速度和可对数据按照一定的条件进行管理。 分区是在创建表的时候用PARTITIONED BY子句定义的。 CREATE EXTERNAL TABLE
流转换生成的数据流。从本质上说,一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系 应用到DStream上的所有算子会被转译成下层RDD的算子操作,
已创建好集群,并准备pem格式的密钥文件或创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台,选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则,允许指定来源的数据访问端口“22”。
1作业管理接口,请在历史API中,获取相关接口。 终端节点 终端节点即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询服务的终端节点。 基本概念 账号 用户注册华为云时的账号,账号对其所拥有的资源及服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费
已创建好集群,并准备pem格式的密钥文件或创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台,选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则,允许指定来源的数据访问端口“22”。
录。基于业务需要,开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中,向Kafka组件发送数据。 MRS服务提供了Spark服务多种场景下的样例开发工程,本章节对应示例场景的开发思路: 接收Kafka中数据,生成相应DStream。
在选择迁移数据表界面,单击“数据库”后的,选择待迁出节点上存在的数据库,在“数据表”处选择待迁移的数据表,数据表下拉列表中展示的是所选数据库中的MergeTree系列引擎的分区表。“节点信息”中展示的为当前迁入节点、迁出节点上ClickHouse服务数据目录的空间使用情况,单击“下一步”。
查询具有特定列值的数据:所有数据按RowKey的顺序进行扫描,然后将数据与特定的列值进行匹配,直到找到所需的数据。过滤器功能会scan一些不必要的数据以获取所需的数据。因此,Filter功能不能满足高性能标准频繁查询的要求。 这就是HBase HIndex产生的背景。如图1所示,HBase
据输入系统的过程中,对数据进行处理。 例如在梯联网行业,智能电梯的数据,实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集:利用Flume实现实时数据采集,并提供丰富的采集和存储连接方式。 海量的数据源接入
使用MRS客户端中Hive的lib目录下(/opt/Bigdata/client/Hive/Beeline/lib)的jackson开头的jar包替换Sqoop的lib下的相应jar包。 图2 jackson开头的jar 将MRS Hive客户端中(/opt/Bigdata/client/H
当合并SummingMergeTree表的数据片段时,ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行,该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行,则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。 建表语法: CREATE TABLE
性扩展的场景下,用户将数据存储在OBS服务中,使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 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
By也同样存在数据倾斜的问题,设置“hive.groupby.skewindata”为“true”,生成的查询计划会有两个MapReduce Job,第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中,每个Reduce做聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By
企业客户的云上资源管理、人员管理、权限管理、财务管理等综合管理服务。区别于管理控制台独立操控、配置云产品的方式,企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点,帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 MRS支持已开通企业项目服务的用户在创建
Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否