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配置Spark2x Web UI ACL 配置场景 当Spark2x Web UI中有一些不允许其他用户看到的数据时,用户可能想对UI进行安全防护。用户一旦登录,Spark2x可以比较与这个用户相对应的视图ACLs来确认是否授权用户访问 UI。 Spark2x存在两种类型的Web UI,一种为运行中任务的Web
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ALM-12062 OMS参数配置同集群规模不匹配 告警解释 系统每一个小时,整点检查一次OMS参数配置和集群规模是否匹配,如果检查OMS配置的参数不足以支撑当前的集群规模,系统将发送此告警。待用户修改OMS参数配置,该告警会自动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除
ClickHouse数据入库规范 规则 写本地表,查询分布式表,提升写入和查询性能,保证写入和查询的数据一致性。 只有在去重诉求的场景下,可以使用分布式表插入,通过sharding key将要去重的数据转发到同一个shard,便于后续去重查询。 外部模块保证数据导入的幂等性。 C
CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作,执行前,需要获取对应的锁,各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表,√表示需要获取该锁,一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后,才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行,可以通过如下方法确定:表1两行代表两个
Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据
Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能
Tez Tez是Apache最新的支持DAG(有向无环图)作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez
Oozie应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
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Manager关键特性 Manager关键特性:统一监控告警 Manager提供可视化、便捷的监控告警功能。用户可以快速获取集群关键性能指标,并评测集群健康状态,同时提供性能指标的定制化显示功能及指标转换告警方法。Manager可监控所有组件的运行情况,并在故障时实时上报告警。通
Alluxio常用概念 Masters 由两个进程组成,一个是处理用户请求和管理Journal存储系统元数据的Alluxio Master,另一个是调度文件系统操作的Alluxio Job Master。 Workers 负责管理用户可配置的本地资源(例如:内存、SDD、HDD),对底层存储进行数据操作。
Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分:
HBase访问多个ZooKeeper样例程序 功能简介 在同一个客户端进程内同时访问FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper,其中HBase客户端访问FusionInsight ZooKeeper,客户应用访问第三方ZooKeeper。 代码样例
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快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pi