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sync” 当提升性能时,缺点是对于DataNode(默认是3个)同时故障时,存在小概率数据丢失的现象。对数据可靠性要求高的场景请慎重配置。 操作步骤 参数入口: 在FusionInsight Manager系统中,选择“集群 > 服务 > HBase > 配置”,单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称,并进行修改。
序列化功能用在两个地方:序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer,数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时,在shuffle和RDD Cache等过程中,会有大量的数据需要序列化,默认使用Jav
配置Kafka数据传输加密 操作场景 Kafka客户端和Broker之间的数据传输默认采用明文传输,客户端可能部署在不受信任的网络中,传输的数据可能遭到泄漏和篡改。 该章节仅适用于MRS 3.x及之后版本。 配置Kafka数据传输加密 默认情况下,组件间的通道是不加密的。用户可以配置如下参数,设置安全通道为加密的。
进行存储,并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。
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将Hudi表数据同步到Hive 通过执行run_hive_sync_tool.sh可以将Hudi表数据同步到Hive中。 例如:需要将HDFS上目录为hdfs://hacluster/tmp/huditest/hudimor1_deltastreamer_partition的Hu
CREATE DATABASE创建数据库 本章节主要介绍ClickHouse创建数据库的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ON CLUSTER
使用KafkaStreams统计数据 功能简介 以下提供High level KafkaStreams API代码样例及Low level KafkaStreams API代码样例,通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息,统计每条消息中的单词个数,从输出Topic消费数据,将统计结果
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hsync 每一条WAL是否持久化到硬盘。 参考提升HBase连续Put数据场景性能。 true hbase.hfile.hsync HFile写数据是否立即持久化到硬盘。 参考提升HBase连续Put数据场景性能。 true hbase.hregion.memstore.flush
使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase的数据都是存储在HDFS中的,数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache
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“ /opt/” )下。 数据规划 创建HBase表,构造数据,列需要包含key,modify_time,valid。其中每条数据key值全表唯一,modify_time代表修改时间,valid代表是否为有效数据(该样例中'1'为有效,'0'为无效数据)。 示例:进入hbase shell,执行如下命令:
写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错: org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record
ClickHouse表数据倾斜 告警解释 ClickHouse各节点之间,分布式表对应的本地表中,若存在数据倾斜,系统产生此告警。当检测到数据均衡时,告警自动清除。 数据倾斜检测方法: 当参数“min_table_check_data_bytes”值为“0”时,不启用数据倾斜检查。 当参
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