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SparkSQL权限 类似于Hive,SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色,集群中的各类权限需要先授予角色,然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组,才能获得权限。 如果当前
SparkSQL权限 类似于Hive,SparkSQL也是建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的结构化数据。 MRS提供用户、用户组和角色,集群中的各类权限需要先授予角色,然后将用户或者用户组与角色绑定。用户只有绑定角色或者加入绑定角色的用户组,才能获得权限。 如果当前
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
使用FTP数据源连接器时不加密数据,可能存在安全风险,建议使用SFTP数据源连接器。 建议将SFTP服务器、FTP服务器和数据库服务器与Loader部署在独立的子网中,以保障数据安全地导入。 与关系数据库连接时,可以选择通用数据库连接器(generic-jdbc-connector)或者专用数据库连接器
对系统的影响 OMS数据库主备不同步会导致主数据库上的数据无法正常同步至备数据库,在告警上报时间段若主实例异常可能会导致用户业务数据丢失或者Manager页面数据显示异常。 可能原因 主备节点网络不稳定。 备OMS数据库异常。 备节点磁盘空间满。 处理步骤 检查主备节点网络是否正常。 在FusionInsight
er参与Leader选举。 Observer Observer主要用于扩展集群的查询并发能力,可选部署。Observer不参与选主,不会增加集群的选主压力。 StarRocks基本概念 在StarRocks中,数据都以表(Table)的形式进行逻辑上的描述。 StarRocks中
使用HetuEngine跨源跨域访问数据源 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境,导致跨源查询开发成本高,跨源复杂查询耗时长。 HetuEngin
Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。Hive与HQL相关信息,请参考HQL 语言手册。 图3为Hive的结构简图。
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
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Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
MRS样例工程下载地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example。 切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,例如“mrs-3.2.0.1”,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 图1 MRS样例工程代码下载
ALM-12081 ommdba用户过期 告警解释 系统每天零点开始,每8小时检测当前系统中ommdba用户是否过期,如果用户过期,则发送告警。 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
Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark在跨
kSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。 MRS 3.2.0及以后版本,根据安全需求,FlinkServer界面回显FlinkSQL时,SQL中的“password”字段将显示为空,在回显状态下需要将密码信息补齐后再提交作业。 表1 FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系
Spark开源增强特性 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了跨源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark
DK/jdk-8u18/bin/java: No such file or directory 解决办法 适当调大堆内存(xmx)的值。 与正常启动Flume的节点进行文件和文件夹权限对比,更改错误文件或文件夹权限。 重新配置JAVA_HOME。 客户端替换“${install_