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Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中,通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
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JDBCServ
Impala Impala Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务(OBS)中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序
配置Ranger安全区信息 Ranger支持配置安全区,Ranger管理员可将各组件的资源切分为多个安全区,由对应Ranger管理员用户为区域的指定资源设置安全策略,以便更好的细分资源管理。安全区中定义的策略仅适用于区域中的资源,服务的资源被划分到安全区后,非安全区针对该资源的访
备份Manager数据(MRS 2.x及之前版本) 操作场景 为了确保元数据信息安全,或者用户在对元数据功能进行重大操作(如扩容缩容、安装补丁包、升级或迁移等)前后,需要对元数据进行备份,从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复,将对业务的影响降到最低。元数据
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP,端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 需要在安装客户端的机器上进行kinit认证操作后才可执行示例操作。 以下示例均为https协议的示例,若要使用http协议,需要执行以下操作: 将REST
操作Avro格式数据 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,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中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HBase表:
使用Loader从HDFS导出数据到MOTService 操作场景 本章节适用于MRS 3.3.0及之后版本。 在MOTService中需要根据表中数据版本字段对表进行更新操作,MOTService外部表不支持Upsert语句,您可以使用Loader将文件从HDFS导出到MOTService从而批量更新数据。
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式,适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。本文将介绍包年/包月MRS集群资源的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用,适用于长期、稳定的业务需求。 以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景: 用户基于业务需求可预估资源使用周期。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息,HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100,表示用户1在当天消费金额为100元。
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。
使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hive集群中的数据(支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级)迁移到华为云MRS服务。 使用华为云CDM服务“场景迁移功能”可以一键式便捷地完成Hive数据的迁移。 本章节以通过华为云CDM服务
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP,端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 除“:version”、“status”、“version”、“version/hive”、“version/hadoop”以外,其他API都需要添加user
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
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(可定制)的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支,其特点
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支持以下3类自定义函数,如表1。
运行IoTDB UDF样例程序 UDF完整样例程序 可以参考IoTDB UDF样例代码章节。 操作步骤 UDF注册。 注册一个全类名为“com.xxx.bigdata.iotdb.UDTFExample”的UDF可以按如下流程进行: 将项目打成Jar包,如果使用Maven管理项目
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户),并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成,包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。