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如果存在多磁盘的场景，需要对data1到dataN的磁盘数据都执行相同的备份操作。 备份元数据信息： cd /srv/BigData/data1/clickhouse_path/metadata/库名 mv 表名.sql 备份目录 例如，下面是备份default数据库下的表lineo
SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
lume内建拦截器的类名列表，也可以开发自定义的拦截器来实现Event的修改或丢弃。Flume内建支持的拦截器如下表所示，本章节会选取一个较为复杂的作为示例。其余的用户可以根据需要自行配置使用。 拦截器用在Flume的Source、Channel之间，大部分的Source都带有I
store以及数据库，支持对于可变状态的细粒度更新，这一点要求集群需要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的
Spark REST API接口介绍 功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages
/#files。 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入setuptools项目目录，在客户端机器的命令行终端执行python3 setup.py install。 以47.3.1版本为例，如下内容表示安装setuptools的47.3.1版本成功。 Finished
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假定用户开发一
快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist
前提条件 集群安装了Spark及Hive服务。 执行数据导入的用户需要同时具有Spark（对应源表的SELECT权限）、HBase权限（对应HBase NameSpace的RWXA权限）和HDFS权限（对应HFile输出目录的读写权限）。 如果集群已启用Kerberos认证（安全模式
Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写Spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下要求： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。
行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本N
快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist
Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下要求： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。
） jar包 Oozie的share HDFS的“/user/oozie/share/lib/spark2x”目录 说明： 请执行su - oozie切换到oozie用户，使用oozie用户上传文件。 上传结束后再重启Oozie服务。 将待使用样例工程的项目打包成jar包 jar包
Oozie的share HDFS的“/user/oozie/share/lib/spark2x”目录 说明： 请使用Oozie用户上传文件，执行su - oozie切换到Oozie用户 上传结束后再重启oozie服务。 将待使用样例工程的项目打包成jar包 jar包 HDFS的“/u
Native引擎是通过使用向量化的C++加速库，实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性
如果集群开启了Kerberos认证，操作的用户还需要具备对应的操作权限。即创建表时需要具备对应的namespace或更高级别的创建（C）或者管理（A）权限，修改表时需要具备已创建的表或者更高级别的创建（C）或者管理（A）权限。具体的授权操作请参考创建HBase权限角色章节。 配置HBase数据压缩格式和编码
如果集群开启了Kerberos认证，操作的用户还需要具备对应的操作权限。即创建表时需要具备对应的namespace或更高级别的创建（C）或者管理（A）权限，修改表时需要具备已创建的表或者更高级别的创建（C）或者管理（A）权限。具体的授权操作请参考创建HBase权限角色章节。 配置HBase数据压缩格式和编码
HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS
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