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如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置,并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求: 每天需要对网站的日志文件进行离线分析,统计出网站各模块的访问频率(日志文件存放在HDFS中)。 通过客户端中模板与配置文件提交任务。 父主题: 开发Oozie配置文件
分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse,构造数亿至数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表,随时进行个性化统计和持续探索式查询分析,辅助商业决策,具有非常好的查询体验。 ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发,定位为DBMS,支持HTTP和Native
部署环境特殊时,可能存在特定告警误报,屏蔽误报的告警。 告警被屏蔽后,与该告警ID相同的新告警将不再出现在“告警管理”页面中,也不会被统计,已经上报的告警仍然显示。 本章节仅适用于MRS 3.x及之后版本。 登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 告警
rk目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。 scala> sc.textFile("hdfs://10.96.1.57:9000//wordcount_data
(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Impala中已有的函数COUNT(),统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息
ARM环境python pipeline运行报139错误码规避方案 问题 在TaiShan服务器上,使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下: subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto
如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置,并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求: 每天需要对网站的日志文件进行离线分析,统计出网站各模块的访问频率(日志文件存放在HDFS中)。 通过客户端中模板与配置文件提交任务。 父主题: 开发Oozie配置文件
rk目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。 示例:一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。 scala> sc.textFile("hdfs://10.96.1.57:9000//wordcount_data
(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Impala中已有的函数COUNT(),统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息
导入并配置MapReduce样例工程 根据场景开发工程 提供了样例工程。 帮助用户快速了解MapReduce各部件的编程接口。 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编译并运行MapReduce应用
(a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Impala中已有的函数COUNT(),统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息
Kafka消息发布及订阅 Kudu应用开发 MapReduce应用开发 Oozie离线分析网站日志 通过Spark分析网页停留时间 Storm动态单词统计 通过JDBC访问SparkSQL 通过Manager接口管理用户 02 购买 您可以灵活选择MRS服务的计费模式、配置项,针对不同的应用场景,选择不同规格的集群和节点。
enabled true Rocksdb非统计的监测,非统计的监测包含Rocksdb Property包含的监测项 state.backend.rocksdb.metrics.statistics.enabled true Rocksdb Statistics统计监测 state.backend
太小。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > Impala > 查询任务总数统计 > 等待中的查询总数”,检查阈值大小。 修改阈值大小。 选择“实例”页签,勾选所有“Impalad”实例并重启。 重启全部实例,服务不可
如何处理新创建的Flink用户提交任务报ZooKeeper文件目录权限不足 问题 创建一个新的Flink用户,提交任务,ZooKeeper目录无权限导致提交Flink任务失败,日志中报如下错误: NoAuth for /flink_base/flink/application_1499222480199_0013
为什么spark-beeline运行失败报“Failed to create ThriftService instance”的错误 问题 为什么spark-beeline运行失败报“Failed to create ThriftService instance”的错误? Beeline日志如下所示:
太小。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > Impala > 查询任务总数统计 > 提交中的查询总数”,检查阈值大小。 修改阈值大小。 选择“实例”页签,勾选所有“Impalad”实例并重启。 重启全部实例,服务不可
影响其他租户,保证了每个租户根据业务需求去配置相关的资源,可提高资源利用效率。 测量和统计资源消费 系统资源以租户为单位进行计划和分配,租户是系统资源的申请者和消费者,其资源消费能够被测量和统计。 保证数据安全和访问安全 多租户场景下,分开存放不同租户的数据,以保证数据安全;控制
SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上,运行函数func。 countByValue()(implicit
为什么spark-beeline运行失败报“Failed to create ThriftService instance”的错误 问题 为什么spark-beeline运行失败报“Failed to create ThriftService instance”的错误? Beeline日志如下所示: