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使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 父主题: Kafka开发指南(普通模式)
执行Spark任务报内存不足告警如何处理? 问题现象 执行Spark任务就会报内存不足告警,告警id:18022,可用内存会陡降到0。 处理步骤 在SQL脚本前设置executor参数,限制executor的核数和内存。 例如设置如下: set hive.execution.engine=spark;
MRS安全增强 MRS作为一个海量数据管理和分析的平台,具备高安全性。MRS主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中,提供隔离的网络环境,保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能,为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。
数据、广告展示数据、广告点击数据,实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka中。 StructuredStreamingStateScalaExample 在Spark结构流应用中,跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本se
Join的表的选择率。表的数据条数,取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后的条数,由列级别的统计信息,max,min,以及NDV(Number of Distinct Values)来估算出来。 例如存在一张表table_a,其统计信息如下:数据总条数1000000,NDV 50,查询条件如下:
TL等。Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 易于构建和操控 多语言 Storm作为计算平台,在业务层为用户提供了更为易用的业务实现方式:CQL(Continuous Query Language—持续查询语言)。CQL具有以下几个特点:
访问组件WebUI页面报500异常 用户问题 访问组件WebUI页面报500异常。 问题现象 访问组件WebUI页面报500异常。报错如下: HTTP ERROR 500 java.io.IOException: Service connectivity error. 原因分析
op文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上,运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。 Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有:
/tmp目录权限不对导致DBserver实例状态一直处于Restoring 问题背景与现象 DBServer实例状态一直是Restoring状态,重启之后仍然不恢复。 原因分析 查看“/var/log/Bigdata/dbservice/healthCheck/dbservice_processCheck
MRS集群用户鉴权策略 安全模式 大数据平台用户完成身份认证后,系统还需要根据实际权限管理配置,选择是否对用户进行鉴权,确保系统用户拥有资源的有限或全部权限。如果系统用户权限不足,需要由系统管理员为用户授予各个组件对应的权限后,才能访问资源。安全模式或者普通模式集群均提供鉴权能力,组件的具体权限项在两种模式中相同。
但检查结果不能等同于界面上显示的“健康状态”。检查范围包含Manager、服务级别和主机级别的健康检查: Manager关注集群统一管理平台是否提供正常管理功能。 服务级别关注组件是否能够提供正常的服务。 主机级别关注主机的一系列指标是否正常。 本章节指导用户在日常运维中完成集
MRS集群用户认证策略 大数据平台用户需要对用户进行身份认证,防止不合法用户访问集群。安全模式或者普通模式的集群均提供认证能力。 安全模式 安全模式的集群统一使用Kerberos认证协议进行安全认证。Kerberos协议支持客户端与服务端进行相互认证,提高了安全性,可有效消除使用
部分Receiver启动以后,系统已经没有资源去运行计算任务,导致第一个任务一直在等待,后续任务一直在排队。从现象上看,就是如问题中的图1中所示,会有两个任务一直在等待。 因此,当Web出现两个任务一直在等待的情况,首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark
op文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上,运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。 Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有:
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spark-shell 即可进入Scala交互式界面,从HDFS中获取数据,再操作RDD进行计算,输出并打印结果。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词出现的频次。 scala> sc.textFile("hdfs://hacluster/tmp/wordcount_data
依赖包如下: MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后,如果需要使用访问多组件样例程序,请确保集群已安装Hive、HBase服务。 不使用访问多组件样例程序时,如果不影响统计样例程序的正常编译,可忽略多组件
ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”异常 问题 当使用与Region Server相同的Linux用户(例如omm用户)但不同的kerberos用户(例如admin用户)时,为什么ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”的异常?
部分Receiver启动以后,系统已经没有资源去运行计算任务,导致第一个任务一直在等待,后续任务一直在排队。从现象上看,就是如问题中的图1中所示,会有两个任务一直在等待。 因此,当Web出现两个任务一直在等待的情况,首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark
-t 打印写入数据的时区。 打印此文件写入时区。 -h 使用帮助格式化说明。 帮助。 -m 各存储格式的统计信息输出。 各存储格式不一样,例如orc会打印含strip、块大小等统计信息。 -a 完整信息详情打印输出。 输出完整信息详情,包含以上参数内容。 input-file 输入数据文件。