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添加Oracle数据源 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置Oracle数据源实现对Oracle数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加Oracle类型的JDBC数据源。 前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通
ALTER TABLE 语法 name,new_name,column_name,new_column_name,table_name_*为用户自定义参数。 重命名一个表。 ALTER TABLE name RENAME TO new_name 修改表的列名,为列添加注释(可选项)
准备连接Kafka集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群,需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Kafka权限配置示例供参考,在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
配置FlinkServer作业中使用UDF 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数,用于扩展SQL以满足个性化的需求,这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包,然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink
扩容MRS集群节点数据盘 随着业务增长,当集群节点的数据盘存储空间不足时,可以进行数据盘扩容操作。 本文为您介绍通过MRS控制台对数据盘进行扩容的相关操作。 当集群版本为MRS 3.1.0(须安装3.1.0.0.11及以上补丁)、MRS 3.1.5(须安装3.1.5.0.3及以上补丁
准备连接Kafka集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群,需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下Kafka权限配置示例供参考,在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
在本地Windows环境中调测HBase应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 如果Windows开发环境中使用IBM JDK,不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 需要在运行样例代码的本机
获取MRS应用开发样例工程 MRS样例工程构建流程 MRS样例工程构建流程包括三个主要步骤: 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件,请参见样例工程获取地址。 配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库,请参见配置华为开源镜像仓。 根据用户自身需求,构建完整的Maven工程并进行编译开发
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要获取的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要获取的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
Loader算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中,每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则;在算子中无法正确处理的数据,将成为脏数据,无法导入或导出。 在转换步骤中,算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述
HBase过载调优 操作场景 当HBase业务突然出现峰值,短时间内大量请求发送到一个RegionServer/HMaster时,超过其可接受的范围,就会造成过载。过载会导致应用侧读写性能下降,HBase服务侧频繁GC,严重时会导致服务实例重启等。 当前HBase具有防过载能力,可以实现拒绝超大请求
查看MRS集群节点运行状态 MRS集群运行过程中,用户可以在管理控制台或者集群Manager界面中实时查看集群内各节点运行状态,及时识别资源异常问题。 前提条件 如果通过MRS管理控制台操作,需要已完成IAM用户同步(在集群详情页的“概览”页签,单击“IAM用户同步”右侧的“同步”
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架,提供分析挖掘与迭代式内存计算能力,支持多种语言(Scala/Java/Python)的应用开发。 适用以下场景: 数据处理(Data Processing):可以用来快速处理数据,兼具容错性和可扩展性。 迭代计算
快速使用Kafka生产消费数据 操作场景 用户可以在集群客户端完成Topic的创建、查询、删除等基本操作。可参考Kafka用户权限说明设置用户权限,然后参考使用Kafka客户端生产消费数据(MRS 3.x之前版本)进行操作。 MRS 3.1.2及之后版本集群也可以通过登录KafkaUI
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的
算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中,每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则;在算子中无法正确处理的数据,将成为脏数据,无法导入或导出。 在转换步骤中,算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入
Yarn常用配置参数 队列资源分配 Yarn服务提供队列给用户使用,用户分配对应的系统资源给各队列使用。完成配置后,您可以单击“刷新队列”按钮或者重启Yarn服务使配置生效。 参数入口: MRS 3.x之前的版本集群执行以下操作: 用户在MRS控制台上,选择“租户管理 > 资源分布策略