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步骤1:创建CDM集群并绑定EIP 步骤2:创建MRS HDFS连接 步骤3:创建OBS连接 步骤4:创建迁移作业 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案,提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力,降低了客户数据源迁移和集成的复杂性,有效的提高您数据迁移和集成的效率。
可用性:单集群故障时,查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性:双读特性不支持双写,但不影响原有的实时写场景。 易用性:客户端封装处理,业务侧不感知。 HBase双读使用约束: HBase双读特性基于Replication实现,备集群读取的数据可能和主集群存在差异,因此只能实现最终一致性。
now(), `device` UInt32, `value` Float32, `value64` Float64 ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(when) ORDER BY (device, when)
据管理的最小单元。如果用户在规划表和设计rowkey不合理,请求过于集中在少量固定Region时,会导致业务压力集中在单节点,造成业务侧可感知的性能下降甚至请求失败。 HBase服务增加了MetricController实例,开启热点检测能力,能够监控每个RegionServer
步骤2:创建CDM集群并绑定EIP 步骤3:创建MySQL连接 步骤4:创建Hive连接 步骤5:创建迁移作业 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案,提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力,降低了客户数据源迁移和集成的复杂性,有效的提高您数据迁移和集成的效率。
Map<String, String> tuple = new HashMap(); tuple.put("device", "root.sg.d1"); tuple.put("timestamp", String.valueOf(System
Map<String, String> tuple = new HashMap(); tuple.put("device", "root.sg.d1"); tuple.put("timestamp", String.valueOf(System
datatype=BOOLEAN,encoding=PLAIN; 创建对齐时间序列: create aligned timeseries root.ln.device1(latitude FLOAT encoding=PLAIN compressor=SNAPPY, longitude FLOAT encoding=PLAIN
22260, "认证用户名", "认证用户密码", "select s1 from " + ROOT_SG1_D1 + " align by device"); IoTDBSource<RowRecord> source = new IoTDBSource<Ro
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00:00:00') + toInt64(number / 10) AS when, (number % 10) + 1 AS device, ((device * 3) + (number / 10000)) + ((rand() % 53) * 0.1) AS value FROM
隔离该节点,否则补丁会安装失败。 新特性和优化 新特性和优化: D系列本地盘单盘故障爆炸半径扩大问题 慢盘/卡IO检测算法优化 MRS支持设备分区丢失告警自动清除能力 解决的问题 解决的问题 Yarn: 解决Yarn资源池可用资源指标异常,导致弹性伸缩触发异常; 解决NM节点磁盘
web.)的rest api访问的场景。 HDFS地址映射方式访问OBS Alluxio组件 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中,Alluxio位于计算和存储之间,为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce