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Impala主要应用于实时查询数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景。 父主题: Impala应用开发概述
Impala主要应用于实时查询数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。 父主题: Impala应用开发概述
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
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
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
安装补丁过程包括组件重启,支持滚动重启和离线重启,请选择合适的方法。重启过程不能省略。 补丁安装后操作不能省略,若没有执行此操作,会影响Spark、HDFS、Flink等组件的补丁生效,会导致Spark client模式的作业运行失败。 安装补丁流程 补丁安装流程如图1所示。
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
当前补丁只支持离线重启。 登录MRS管理控制台或FusionInsight Manager界面。 重启相关组件。 在MRS控制台,选择“现有集群”,单击集群名称进入集群详情页面。单击“组件管理”,选择需要重启的服务,进入服务页面。
Hive主要应用于海量数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。
表1 MRS集群类型 集群类型 场景介绍 核心组件 Hadoop分析集群 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态,采用YARN管理集群资源,提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算,SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等
集群类型 支持以下集群类型: 分析集群:用来做离线数据分析,提供的是Hadoop体系的组件。 流式集群:用来做流处理任务,提供的是流式处理组件。 混合集群:既可以用来做离线数据分析,也可以用来做流处理任务,提供的是Hadoop体系的组件和流式处理组件。
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。
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。
新手学堂 快速使用MRS 创建容器应用基本流程 快速使用MRS 快速创建Hadoop离线集群 快速创建Kerberos认证集群 安装并使用集群客户端 配置MRS集群弹性伸缩 如果title超长,将自动截断(文字超长时,列表项样式改为:listitem_qFLwPs2_100) 如果
Compaction计划的执行,以及Clean和Archive操作 在调度平台(可以使用华为的DataArts)运行一个定时调度的离线任务来让Spark完成Hudi表的Compaction计划执行以及Clean和Archive操作。
分析集群:用于离线数据分析场景,对海量数据进分析处理,形成结果数据,主要包含Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink、Oozie、Tez等数据分析类组件。
分析集群:用于离线数据分析场景,对海量数据进分析处理,形成结果数据,主要包含Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink、Oozie、Tez等数据分析类组件。
参见快速使用HBase进行离线数据分析更新并登录HBase客户端,验证Ranger是否已经完成集成HBase。 以客户端安装用户登录客户端安装节点,执行如下命令,进入hbase shell。
Impala主要应用于实时查询数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景。 有关Impala的详细信息,请参见https://impala.apache.org/impala-docs.html。
使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 本实践指导使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作,展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。以某图书网站后台用户的点评数据为原始数据,导入Hive表后通过SQL命令筛选出最受欢迎的畅销图书。