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图形化作业管理 Flink WebUI关键能力 FlinkWebUI关键能力如表1: 表1 Flink WebUI关键能力 关键能力分类 描述 批流一体 支持一套FlinkSQL定义批作业和流作业。 Flink SQL内核能力 Flink SQL支持自定义大小窗、24小时以内流计算、超出24小时批处理。
任何业务。 云数据迁移(Cloud Data Migration,简称CDM),是一种高效、易用的数据集成服务。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,有效的提高数据迁移和集成的效率
实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景,在数据输入系统的过程中,对数据进行处理。 例如在梯联网行业,智能电梯的数据,实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集:
Apache HDFS时,建议使用的版本为2.8.X、3.1.X,请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 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。
据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域,非常适用于商业智能化应用场景,在全球有大量的应用和实践,具体请参考:https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/adopters/。
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。
Manager:云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道,充分利用线上云服务优势的同时,继续使用现有的IT设施,实现灵活一体,可伸缩的混合计算环境。 操作前请确保云专线服务可用,并已打通本地数据中心到线上VPC的连接通道。云专线详情请参考什么是云专线。 弹性IP访
加使用可以使得集群节点的弹性更好,足以应对偶尔超出预期的数据峰值出现。 MRS支持存算分离,大幅提升大数据集群资源利用率。 针对传统存算一体大数据架构中扩容困难、资源利用率低等问题,MRS采用计算存储分离架构,存储基于公有云对象存储实现11个9的高可靠,无限容量,支撑企业数据量持
Flink开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Flink组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范: 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述: 规则:编程时必须遵守的原则。 建议:编程时必须加以考虑的原则。
Hudi开发规范概述 范围 本规范主要描述基于MRS-Hudi组件进行湖仓一体、流批一体方案的设计与开发方面的规则。其主要包括以下方面的规范: 数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述: 规则:编程时强制必须遵守的原则。 建议:编程时必须加以考虑的原则。
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。
Load是一个同步的导入方式,用户通过HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Stream Load同步执行导入并返回导入结果,用户可直接通过请求的返回体判断本次导入是否成功。 Stream Load主要适用于导入本地文件,或通过程序导入数据流中的数据,支持导入CSV、Parquet、ORC格式的数据,默认支持导入CSV格式数据。
0及之后的版本。 Flink对接AOM服务场景介绍 应用运维管理(AOM)服务是一个可观测平台,基于指标、链路、日志、事件全景数据监控,提供一体化监控能力。Flink可以通过AOM服务的Prometheus实例将监控指标推送至AOM服务,用户可以方便查看监控指标相关信息。 本示例提供
删除时,如果删除的标签不存在,默认处理成功,删除时不对标签字符集范围做校验。Key长度为128个字符,value为255个字符。删除时tags结构体不能缺失,key不能为空,或者空字符串。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_i
IoTDB基本原理 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序,索引和chunk块存储,大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议,
IoTDB应用开发简介 IoTDB介绍 IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2
IoTDB应用开发简介 IoTDB介绍 IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2
快速使用IoTDB IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线,每个生产线
图1 管理员创建IAM用户响应消息头 响应消息体 该部分可选。响应消息体通常以结构化格式(如JSON或XML)返回,与响应消息头中Content-Type对应,传递除响应消息头之外的内容。 对于管理员创建IAM用户接口,返回如下消息体。为篇幅起见,这里只展示部分内容。 {
'SORT_COLUMNS'='column1,column2,column3,latitude,longitude'); 空间索引介绍 空间数据包括多维点、线、矩形、立方体、多边形和其他几何对象。空间数据对象占据空间的某一区域,称为空间范围,通过其位置和边界描述。空间数据可以是点数据,也可以是区域数据。 点数据