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Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark,提交Spark应用程序,包括Spark Core及Spark SQL。其中,Spark Core为Spark的内核模块,主要负责任务的执行,用于编写Spark应用程序;Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.0.0.16 发布时间 2024-11-25 解决的问题 提交Spark SQL作业,中文冒号被转换成英文冒号。 Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错。 Spark JDBC产生空指针报错。
Storm-HDFS开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm和HDFS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm和HDFS组件已经安装,并正常运行。 将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境,请参见准备Storm应用开发环境。
Flink REST API接口介绍 Flink具有可用于查询正在运行的作业的状态和统计信息以及最近完成作业的监视API。该监视API由Flink自己的WEB UI使用。 监视API是REST API,可接受HTTP GET请求并使用JSON数据进行响应。REST API是访问W
Flink REST API接口介绍 Flink具有可用于查询正在运行的作业的状态和统计信息以及最近完成作业的监视API。该监视API由Flink自己的WEB UI使用。 监视API是REST API,可接受HTTP GET请求并使用JSON数据进行响应。REST API是访问W
Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。
OBS的AccessKey、SecretKey、目录都不能为空! JDBC的IP、端口、数据库、用户名、密码都不能为空! 没有找到xxx可用的驱动! 数据连接的类型不匹配,传入的类型:xxx,实际数据连接的类型为xxx! RDS实例虚拟私有云的ID xxx与集群的虚拟私有云ID xxx不一致! RDS实例子网的ID
配置ClickHouse对接普通模式Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse连接普通模式的Kafka,消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群,且为普通模式(关闭Kerberos认证)。 已创建Cl
Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
基于二级索引查询HBase表数据 功能介绍 针对添加了二级索引的用户表,您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”,“SingleColumnValu
基于二级索引查询HBase表数据 功能介绍 针对添加了二级索引的用户表,您可以通过Filter来查询数据。其数据查询性能高于针对无二级索引用户表的数据查询。 HIndex支持的Filter类型为“SingleColumnValueFilter”,“SingleColumnValu
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运行HiveSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个HiveSql作业。 HiveSql作业用于提交Hive SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据,包括SQL语句和Script脚本两种形式,如果SQL语句中涉及敏感信息,也可使用脚本文件方式提交。
单击对应子网名称,获取“网络ID”。 约束限制: “subnet_id”和“subnet_name”必须至少填写一个,当这两个参数同时配置但是不匹配同一个子网时,集群会创建失败,请仔细填写参数。推荐使用“subnet_id”。 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 subnet_name
同步Kafka数据至ClickHouse 您可以通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群,具体操作详见本章节描述。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端,详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群,并且ClickH
添加Hive数据源 Hive数据源介绍 HetuEngine服务在安装时已经将共部署(与HetuEngine在同一个Hadoop集群)的Hive数据源默认实现对接,数据源名称为“hive”,不可删除。部分默认配置不可修改,如数据源名称,数据源类型,服务端Principal,客户端
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
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。
Flink Java API接口介绍 由于Flink开源版本升级,为避免出现API兼容性或可靠性问题,建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类: StreamExecutionEnvironment:是Flink流处理的基础,提供了程序的执行环境。