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iShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包: zip -qDj spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包:
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6补丁安装之后,HBase和Hue的配置状态会变成过期状态,需要手动在MRS Manager页面执行滚动重启HBase服务和Hue服务。具体操作请参考重启MRS集群组件。 图1 HBase服务和Hue服务状态 新增弹性公网IP访问MRS Manager功能,弹性公网IP使用及注意事项说明参考访问MRS集群Manager。
iShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包: zip -qDj spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包:
iShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包: zip -qDj spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包:
SD实例的主机名或IP。 若当前运行环境与OpenTSDB安装环境处于同一个VPC网络中,使用连接的TSD实例IP或主机名均可。 若当前运行环境与OpenTSDB安装环境位于不同VPC中,仅可使用主机名进行访问。同时需在连接的TSD实例上绑定EIP,并把该EIP及该TSD实例的主
选择Windows开发环境下,安装Eclipse,安装JDK。 建议JDK使用1.8版本,Eclipse使用4.3.2及以上版本。 若使用IBM JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle JDK。
过200。 部署负载均衡组件,查询基于负载均衡组件进行,避免单点查询压力太大影响性能 ClickHouse支持连接集群中的任意节点查询,如果查询集中到一台节点,可能会导致该节点的压力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务,均衡查询负载,提升可靠性。
个MapReduce Job,第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中,每个Reduce做聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡,第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Ke
选择Windows开发环境下,安装Eclipse,安装JDK。 建议JDK使用1.8版本,Eclipse使用4.3.2及以上版本。 若使用IBM JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle JDK。
选择Windows开发环境下,安装Eclipse,安装JDK。 JDK使用1.8版本,Eclipse使用4.3.2及以上版本。 若使用IBM JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle JDK。
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
效应,导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡(Elastic Load Balance,简称ELB)访问ClickHouse,来实现数据均匀。 Shard内数据副本高可靠存储 数据写入单shard中的一个副本后,ClickHouse会自动异步将数据同步到其他副本,如图1中的shard-3。
keytab" principal="flume_hdfs@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; 其中keyTab和principal的值请按照实际情况配置,所配置的principal需要有相应的kafka的权限。
keytab" principal="flume_hdfs@<系统域名>" useTicketCache=false storeKey=true debug=true; }; 其中keyTab和principal的值请按照实际情况配置,所配置的principal需要有相应的kafka的权限。
个MapReduce Job,第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中,每个Reduce做聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡,第二个Job再根据预处理的结果按照Group By Ke
配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关 切换Hive执行引擎为Tez Hive负载均衡 配置Hive单表动态视图的访问控制权限 配置创建临时函数的用户不需要具有ADMIN权限 配置具备表select权限的用户可查看表结构
JDK。 若使用IBM JDK,请确保Eclipse或者IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保Eclipse或者IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 不同的Eclipse不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。
connect=<ZooKeeper集群IP:2181/kafka > --add --allow-principal User:<用户名> --producer --topic <Topic名称> shkafka-acls.sh --bootstrap-server <Kafka集群IP:21007> --command-config
connect=<ZooKeeper集群IP:2181/kafka > --add --allow-principal User:<用户名> --producer --topic <Topic名称> shkafka-acls.sh --bootstrap-server <Kafka集群IP:21007> --command-config