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导入并配置Flink SpringBoot样例工程 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 为了运行FusionInsight MRS产品Flink组件的SpringBoot接口样例代码,需要完成下面的操作。当前支持GaussDB(DWS)样例工程。 该章节以在Linux
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Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现,它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句,从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口,用户可以通过JDBC连接JDBCServer
准备连接HBase集群配置文件 准备运行环境配置文件 应用程序开发或运行过程中,需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群,配置文件通常包括集群组件信息文件,可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点,需要与MRS集群内节点网络互通,同时配置hosts域名信息
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添加ClickHouse数据源 ClickHouse数据源中同一个Schema(或Database)下不能存在名字内容相同但大小写格式不同的Table,例如:cktable(小写)、CKTABLE(大写)和CKtable(大小写混合),该内容的Table只能有一个,否则HetuEngine
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入门实践 当完成MRS集群部署后,可以根据自身的业务需求使用MRS提供的一系列常用实践。 表1 MRS常用最佳实践 实践 描述 数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 本实践指导使用Spark实现车主驾驶行为分析。用于了解MRS的基本功能,利用MRS服务的Spark2x
Spark2x如何访问外部集群组件 问题 存在两个集群:cluster1和cluster2,如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问,但是存在以下限制: 仅允许访问一个
HDFS开源增强特性 HDFS开源增强特性:文件块同分布(Colocation) 离线数据汇总统计场景中,Join是一个经常用到的计算功能,在MapReduce中的实现方式大体如下: Map任务分别将两个表文件的记录处理成(Join Key,Value),然后按照Join Key做
安装Flume客户端 使用Flume搜集日志时,需要在日志主机上安装Flume客户端。用户可以创建一个新的ECS并安装Flume客户端。 前提条件 已创建包含Flume组件的集群。 日志主机需要与MRS集群在相同的VPC和子网。 已获取日志主机的登录方式。 安装目录可以不存在,会自动创建
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pipeline
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YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1
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提交Storm拓扑后Worker日志为空 现象描述 在Eclipse中远程提交拓扑成功之后,无法在Storm WebUI查看拓扑的详细信息,并且每个拓扑的Bolt和Spout所在Worker节点在一直变化。查看Worker日志,日志内容为空。 可能原因 Worker进程启动失败,触发
编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包,在工程目录target