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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。
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。
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
定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏,不同行的列的个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立的生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似,HBase的表中也有列的概念,列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储
“查看数据库实例”查看已创建的实例。 数据库 dataname 待连接的数据库的名称。 用户名 datauser 登录待连接的数据库的用户名。 密码 - 登录待连接的数据库的密码。 当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时,请确保使用的数据库用户为root用户。如果
用户基于大数据平台构建的应用系统等。 技术支持范围 支持的服务 MRS云服务管理控制台提供的相关功能: 集群的创建、删除、扩容、缩容 集群作业管理 集群告警管理 集群补丁管理 IAM用户委托管理 对外API接口管理 MRS服务提供的开源大数据组件,其中开源组件请参考对应MRS版本组件列表。
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”。
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
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
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,
MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并行运算。在Ma
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。
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
MRS支持的角色与组件对应表 表1 MRS支持的角色与组件对应表 角色名 组件名 OMSServer OMSServer NameNode HDFS Zkfc HDFS JournalNode HDFS DataNode HDFS ResourceManager Yarn NodeManager
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
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,则可以显著减少存储空间并加快数据查询的速度。 建表语法: CREATE TABLE
MRS作为一个海量数据管理和分析的平台,具备高安全性。MRS主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中,提供隔离的网络环境,保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能,为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。
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