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MRS集群客户端如何通过AK/SK信息对接OBS MRS 1.9.2及之后的版本支持使用obs://的方式对接OBS服务,当前主要支持的组件为Hadoop、Hive、Spark、Presto、Flink。其中HBase组件使用obs://的方式对接OBS服务暂不支持。 该章节主要
什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题:社会生产生活产生的数据量越来越大,数据种类越来越多,数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术,比如说单机存储,关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推
ClickHouse集群配置说明 背景介绍 ClickHouse通过多分片多副本的部署架构实现了集群的高可用,每个集群定义多个分片,每个分片具有2个或2个以上副本。当某节点故障时,分片内其他主机节点上的副本可替代工作,保证服务能正常运行,提高集群的稳定性。 本章节仅适用于MRS 3
对于可以压缩的数据,配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO,从而达到提高性能的目的。 说明: 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据,因为图片一般已经是压缩后的数据,所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY,因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。
批量写入Hudi表 操作场景 Hudi提供多种写入方式,具体见hoodie.datasource.write.operation配置项,这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT(插入): 该操作流程和UPSERT基本一致,但是不需要通过索引去
//对ID=2的记录进行更新。 错误结果:[1,33],[2,8] //若是无法识别是对ID=2的数据进行了更新。 聚合结果:[1,22],[2,8] //识别为更新操作可以得到正确结果。 对于如何识别是更新数据有三种方式: 通过状态后端解决 通过状态后端存储所有原始数据,新来的数
d > Scala”。 图21 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时,在设置界面,选择编译的依赖jar包,然后单击“OK”应用设置 图22 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时,需要自行创建。 单击“Create...”。
d > Scala”。 图19 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时,在设置界面,选择编译的依赖jar包,然后单击“OK”应用设置 图20 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时,需要自行创建。 单击“Create...”。
d > Scala”。 图19 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时,在设置界面,选择编译的依赖jar包,然后单击“OK”应用设置 图20 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时,需要自行创建。 单击“Create...”。
d > Scala”。 图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时,在设置界面,选择编译的依赖jar包,然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时,需要自行创建。 单击“Create...”。
ClickHouse表创建 ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎与ZooKeeper实现了复制表机制,用户在创建表时可以通过指定引擎选择该表是否高可用,每张表的分片与副本都是互相独立的。 同时ClickHouse依靠Distributed引擎实现了分
配置Hive通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后,即可在Hive客户端创建Location为OBS路径的表。 建表时指定Location为OBS路径 使用安装客户端用户登录客户端安装节点。 执行如下命令初始化环境变量。 source
影响元数据刷新。 列名、别名无特殊情况使用英文,不使用中文 除注释外,由于中文编码存在特殊字符,使用中文会导致impala解析时遇到不能识别的符号,从而出现解析失败或进入死循环。 包含case when子句的view视图,不应嵌套超过3层,避免出现嵌套过深导致Impala内存溢出
配置Hudi通过IAM委托访问OBS 参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS完成存算分离集群配置后,即可在spark-shell中创建Hudi COW表存储到OBS中。 Hudi对接OBS 使用安装客户端用户登录客户端安装节点。 配置环境变量。 source 客户端安装目录/bigdata_env
目前,如下图所示,HDFS无法很好的支持这些操作,需要自己根据业务类型手动识别数据的热度,并且手动设定数据的存储策略,最后手动触发HDFS Auto Data Movement工具进行数据迁移。 因此,能够基于数据的age自动识别出老化的数据,并将它们迁移到价格低廉的存储介质(如Disk/A
d > Scala”。 图20 选择Scala语言 当IDEA可以识别出Scala SDK时,在设置界面,选择编译的依赖jar包,然后单击“OK”应用设置 图21 Add Scala Support 当系统无法识别出Scala SDK时,需要自行创建。 单击“Create...”。
fallBackToHdfs=true,可通过配置为false关闭)。开启后,SQL执行过程中会扫描表的分区统计信息,并作为执行计划中的代价估算,例如对于代价评估中识别的小表,会广播小表放在内存中广播到各个节点上,进行join操作,大大节省shuffle时间。 此开关对于Join场景有较大的性能优化,但是会带来OBS调用量的增加。
<tsd_ip>:所需访问Opentsdb服务的TSD实例IP或主机名。 <start=3y-ago\&m=sum:testdata>:在请求中可能无法识别“&”符号,需对其进行转义。 <python -m json.tool>(可选): 把响应的请求转换为json格式。 [ {
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn,而是要基于其提交时的版本。一般情况下,应用程序(例如MapRedu
对于可以压缩的数据,配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO,从而达到提高性能的目的。 说明: 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据,因为图片一般已经是压缩后的数据,所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY,因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。