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DISTRIBUTED BY HASH(`c1`) BUCKETS 1 PROPERTIES ( "replication_allocation" = "tag.location.default: 3", "dynamic_partition.enable" = "true", "dynamic_partition
ve、HBase、Spark、Presto以及相关依赖服务。 重启组件的范围,是以补丁依次升级给定的范围,即如果是从MRS 1.9.3.8打补丁升级到MRS 1.9.3.9,需要重启MRS 1.9.3.9补丁的组件;如果是跨版本升级的,则需要重启的组件范围是各补丁的合集。 慢盘隔离特性约束:
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦,通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction,这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期,周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑,周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则,如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样:假如数据节点有N个,则创建locators的数量应为N的整数倍(N个、2N个……)。 2 对于所有locators的使用需要
starting:启动中 terminating:删除中 terminated:已删除 failed:失败 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1 路径参数 参数
client命令连接,host参数为ELB的私有IP地址。 HTTP 8123 发送http请求到ELB连接ClickHouse场景时配置。 本章节演示如何实现客户端通过ELB访问ClickHouse。具体操作分为以下几个步骤: 步骤一:购买ELB并获取其私有IP地址。 步骤二:添加ELB监听器,配置协议端口。
5.0.2版本的补丁安装/卸载完成后不需要重启大数据组件。 重启组件的范围,是以补丁依次升级给定的范围,即如果是从MRS 3.1.5.0.1打补丁升级到MRS 3.1.5.0.2,需要重启MRS 3.1.0.0.2补丁的组件;如果是跨版本升级的,则需要重启的组件范围是各补丁的合集。
下面以编写一个AddDoublesUDF为例,说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加,在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
使用flink_admin登录Manager,选择“集群 > 服务 > Flink”,在“Flink WebUI”右侧,单击链接,访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业,新建Flink SQL流作业,在作业开发界面进行如下作业配置。然后输入SQL,执行SQL校验通过后,启动作
下面以编写一个AddDoublesUDF为例,说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加,在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
登录Manager,选择“集群 > 服务 > Flink”,在“Flink WebUI”右侧,单击链接,访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业,新建Flink SQL作业,作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置并启动作业。 需勾选“基
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式,如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式,接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键,需要注意的配置项: 配置项 说明 hoodie.datasource.write
该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式: LOCALLOCK:基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver(或者JDBCServer)的情况。 HDFSLOCK:基于HDFS文件系统上的文件来创建的锁。该锁适
据的应用开发示例,实现数据分析、处理,并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 Presto presto-examples 该样
该配置指定了表上并发操作过程中所要求的锁的类型。 有以下几种类型锁实现方式: LOCALLOCK:基于本地文件系统的文件来创建的锁。该锁只适用于一台机器上只运行一个Spark Driver(或者JDBCServer)的情况。 HDFSLOCK:基于HDFS文件系统上的文件来创建的锁。该锁适
分区设置操作 Hudi支持多种分区方式,如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式,接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键,需要注意的配置项: 配置项 说明 hoodie.datasource.write
#分组方式为shuffle,无需传入参数 部署运行及结果查看 导出本地jar包,请参见打包Strom样例工程应用。 将4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包,请参见打包Strom应用业务。 将开发好的yaml文件及相关的properties文件复制至storm客户端所在主机的任意目录下,如“/opt”。