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可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 使用Flink Jar提交SQL作业程序 FlinkServer REST API程序 flink-dist_*.jar flink-table_*.jar 可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 向Kafka生产并消费数据程序
BaseSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式,并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式,支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。 M
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path:必须指定 指定的文件格式,参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表,按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见:https://spark
e中的AvroSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供HBase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import
e中的AvroSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import
sasl_kerberos_realm 配置为Kafka集群的域名。 kafka.sasl_mechanisms 指定连接Kafka使用的SASL认证机制,参数值为GSSAPI。 kafka_auth_mode ClickHouse连接Kafka的认证方式,参数值选择Kerberos。 sasl_kerberos_keytab
在无法满足输入源的可回放时,只能保证AT MOST ONCE。 在无法满足输出目的的原子性写入时,只能保证AT LEAST ONCE。 【示例】API方式设置Exactly once语义: env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path:必须指定 指定的文件格式,参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表,按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见:https://spark
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path:必须指定 指定的文件格式,参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表,按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见:https://spark
支持Options 容错性 说明 File Sink Append Path:必须指定 指定的文件格式,参见DataFrameWriter中的相关接口 exactly-once 支持写入分区表,按时间分区用处较大 Kafka Sink Append, Update, Complete 参见:https://spark
spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。 1000 spark.ui.retainedStages 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的stage数。 1000 HistoryServer HistorySe
spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。 1000 spark.ui.retainedStages 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的stage数。 1000 HistoryServer HistorySe
<系统域名> 系统随机生成 Loader系统启动与Kerberos认证用户。 HTTP/<hostname> 系统随机生成 用于连接各组件的HTTP接口,<hostname>表示集群中节点主机名。 hue 系统随机生成 Hue系统启动与Kerberos认证用户,并用于访问HDFS和Hive。
获取账号ID信息 使用待配置MRS与LakeFormation对接的用户,登录管理控制台。 单击用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面获取“账号ID”、项目列表中查看项目ID。 为当前用户授权使用LakeFormation的权限。 在左上角单击“”,选择“大数据
为什么不默认使用Kryo序列化? Spark默认使用的是Java的序列化机制,也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库,Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介 绍
可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 使用Flink Jar提交SQL作业程序 FlinkServer REST API程序 flink-dist_*.jar flink-table_*.jar 可在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 向Kafka生产并消费数据程序
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
制。 稀疏:表中为空(null)的列不占用存储空间。 MRS服务支持HBase组件的二级索引,支持为列值添加索引,提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。 HBase结构 HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图1所示。 图1
4). mode(Overwrite). save(basePath) 示例中各参数介绍请参考表1。 使用spark datasource接口更新Mor表,Upsert写入小数据量时可能触发更新数据的小文件合并,使在Mor表的读优化视图中能查到部分更新数据。 当update的数据