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调测Hive HCatalog样例程序 Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive和Yarn客户端。 当客户端所在主机不是集群中
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配置MRS集群告警事件消息通知 MRS联合消息通知服务(SMN),采用主题订阅模型,提供一对多的消息订阅以及通知功能,能够实现一站式集成多种推送通知方式(短信和邮件通知)。 在MRS管理控制台,按照集群维度,在集群信息页面的告警页签中能够提供选择是否使能通知服务,只有对应集群开关开启以后,才能实现以下场景的功能:
提升HBase实时写数据效率 操作场景 需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 调用HBase的put或delete接口,把数据保存到HBase中。 操作步骤 写数据服务端调优 参数入口:登录FusionInsight
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服务端配置过期后更新MRS集群客户端 MRS集群提供了客户端,可以在连接服务端、查看任务结果或管理数据的场景中使用。用户如果在Manager修改了服务配置参数并重启了服务,已安装的客户端需要重新下载并安装,或者使用配置文件更新客户端。 针对MRS 2.x及之前版本集群,用户创建集
从零开始使用Spark SQL Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据,本章节提供从零开始使用Spark SQL,创建一个名称为src_data的表,然后在src_data表中每行写入一条数据,最后将数据存储在“mrs_20160907”集群中。再使用SQ
使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive 前提条件 已经配置完成导入并配置Oozie样例工程的前提条件 开发环境配置 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples\oozienormal-examples”目录下的样例
配置资源池的队列容量策略 添加资源池后,需要为YARN任务队列配置在此资源池中可使用资源的容量策略,队列中的任务才可以正常在这个资源池中执行。每个队列只能配置一个资源池的队列容量策略。用户可以在任何一个资源池中查看队列并配置队列容量策略。配置队列策略后,YARN任务队列与资源池形成关联关系。
MRS集群用户权限模型 视频介绍 基于角色的权限控制 MRS集群通过采用RBAC(role-based access control,基于角色的权限控制)方式对大数据系统进行权限管理,将系统中各组件零散的权限管理功能集中呈现和管理,对普通用户屏蔽掉了内部的权限管理细节,对管理员简
ALM-14010 NameService服务异常 告警解释 系统每180秒周期性检测NameService服务状态,当检测到NameService服务不可用时产生该告警。 NameService服务恢复时,告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 14010 重要
Sqoop客户端使用实践 Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(MySQL、PostgreSQL...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL、Oracle、PostgreSQL等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中
ALM-12033 慢盘故障(2.x及以前版本) 告警解释 MRS 2.x及以前版本: 对于HDD盘,满足以下任意条件时触发告警: 系统每3秒执行一次iostat命令,在30秒内连续10周期svctm值超过1000ms。 系统每3秒执行一次iostat命令,在300秒内有超过60%的IO超过150ms。
Flink异步Checkpoint Java样例代码 代码样例 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性。 快照数据 该数据在算子制作快照时,用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动,最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据。同时,提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
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创建SparkSQL角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置SparkSQL的角色。SparkSQL角色可设置Spark管理员权限以及数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组,不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自
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ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常