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Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(可定制)的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支,其特点
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Flume常用配置参数 MRS 3.x之前版本需在“properties.properties”文件中配置。 MRS 3.x及之后版本,部分参数可在Manager界面配置。 基本介绍 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink,各模块配置参数说明可通过本节内容了解。
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使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hadoop集群中的数据(支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级)迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能
为什么ZooKeeper Server出现java.io.IOException: Len的错误日志 问题 在父目录中创建大量的znode之后,当ZooKeeper客户端尝试在单个请求中获取该父目录中的所有子节点时,将返回失败。 客户端日志,如下所示: 2017-07-11 13:17:19
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Flume常用配置参数 部分参数可在Manager界面配置。 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink,各模块配置参数说明可通过本节内容了解。 MRS 3.x及之后版本部分参数可通过Manager界面配置,选择“集群 > 服务 > Flume > 配置工具”,
配置Hive元数据存储至RDS 本章节指导用户将现有集群的Hive元数据切换为RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个MRS集群共用同一份元数据,且元数据不随集群的删除而删除,也能够避免集群迁移时Hive元数据的迁移。 创建并配置RDS实例 登录RDS管理控制台,购买RDS实例,具体操作请参考购买实例。
HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件
Flink任务开发建议 高可用性下考虑提高Checkpoint保存数 Checkpoint保存数默认是1,也就是只保存最新的Checkpoint的状态文件,当进行状态恢复时,如果最新的Checkpoint文件不可用(比如HDFS文件所有副本都损坏或者其他原因),那么状态恢复就会失
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CarbonData表空间索引语法说明 快速示例 create table IF NOT EXISTS carbonTable ( COLUMN1 BIGINT, LONGITUDE BIGINT, LATITUDE BIGINT, COLUMN2 BIGINT
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获取MRS应用开发样例工程 MRS样例工程构建流程 MRS样例工程构建流程包括三个主要步骤: 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件,请参见样例工程获取地址。 配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库,请参见配置华为开源镜像仓。 根据用户自身需求,构建完整的Maven工程并进行编译开发。
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快速使用Kafka生产消费数据 操作场景 用户可以在集群客户端完成Topic的创建、查询、删除等基本操作。可参考Kafka用户权限说明设置用户权限,然后参考使用Kafka客户端生产消费数据(MRS 3.x之前版本)进行操作。 MRS 3.1.2及之后版本集群也可以通过登录Kafk