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图2 HDFS服务配置 参考如下链接,创建目录。 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html#Make_a_Directory 单击链接,如图3所示。
Socket Source host:连接的节点ip,必填 port:连接的端口,必填 不支持 - Rate Source rowsPerSecond:每秒产生的行数,默认值1 rampUpTime:在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions:生成数据行的并行度
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if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的
在大多数情况下,数据质量问题源于生成源数据的上游(主要)系统。 有两种完全不同的方式处理Bad Data: 按照原始数据加载所有数据,之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中,可以清理或擦除Bad Data,或者在发现Bad Data时让数据加载失败。
图2 ClickHouseFunc.java路径替换 查看调测结果 ClickHouse springboot服务启动后,通过ClickHouse样例接口触发样例代码运行,在浏览器中输入需要执行具体操作的链接,如http://localhost:8080/clickhouse/executeQuery
在概览页签下的“基本信息”区域,单击“HSConsole WebUI”后的链接,进入HSConsole界面。 选择“数据源”,单击“添加数据源”。在“添加数据源”页面填写参数。 配置“基本配置”,填写数据源名称,选择数据源类型“Hive”。
图2 ClickHouseFunc.java路径替换 查看调测结果 ClickHouse springboot服务启动后,通过ClickHouse样例接口触发样例代码运行,在浏览器中输入需要执行具体操作的链接,如http://localhost:8080/clickhouse/executeQuery
批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据,参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。
上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。
登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”,“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”,根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后(x86选择x86_64,ARM选择aarch64),单击“确定”,等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压
编译成功后将会在样例工程的“target”目录下生成jar包“hcatalog-example-XXX.jar”。
if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的
图4 Mavne工具 clean和compile 编译完成,打印“Build Success”,生成target目录。
选择“SIZE”,表示按大小分割源文件,即每个map处理一定大小的输入文件,同一个源文件可分割至多个map,数据保存至输出目录时保存的文件数与map数量相同,文件名格式为“import_part_xxxx”,“xxxx”为系统生成的随机数,具有唯一性。
if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的
if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的
说明: 为了保证数据的可靠性,HDFS中每保存一个文件则自动生成1个备份文件,即默认共2个副本。 HBase/RegionServer 规则:除缩容节点外,其他节点RegionServer剩余可用内存的总和,大于所选缩容节点RegionServer当前使用内存的1.2倍。
在大多数情况下,数据质量问题源于生成源数据的上游(主要)系统。 有两种完全不同的方式处理Bad Data: 按照原始数据加载所有数据,之后进行除错处理。 在进入数据源的过程中,可以清理或擦除Bad Data,或者在发现Bad Data时让数据加载失败。