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Flink DataStream应用开发思路 假定用户有某个网站网民周末网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能: DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。
准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。 导入并配置ClickHouse样例工程 运行程序及查询结果 用户可以直接通过运行结果查看应用程序运行情况。 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用(MRS
sql.orc.impl”:指定使用Hive还是Spark SQL native作为SQL执行引擎来读取ORC数据,默认为hive。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统,选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”,搜索以下参数。
sql.orc.impl”:指定使用Hive还是Spark SQL native作为SQL执行引擎来读取ORC数据,默认为hive。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统,选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”,单击“全部配置”,搜索以下参数。 参数
IDEA工具,请根据指导完成开发环境配置。 准备本地应用开发环境 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解Kudu各部件的编程接口。 开发Kudu应用 查看程序运行结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Kudu应用 父主题: Kudu应用开发概述
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性,即:当应用出现异常并恢复后,各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性,即:当应用出现异常并恢复后,各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
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dir被配置在一个磁盘分区内,DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的,类似于Linux里面的df命令。理想状态下,用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir,否则所有的数据都将写入一个磁盘,在性能上会有很大的影响。 因此配置如下: 例如,如果机器有如下磁盘:
准备ClickHouse应用开发和运行环境 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。 导入并配置ClickHouse样例工程 运行程序及查询结果 用户可以直接通过运行结果查看应用程序运行情况。 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用(MRS
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性,即:当应用出现异常并恢复后,各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
Flink异步Checkpoint应用开发思路 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性,即:当应用出现异常并恢复后,各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组(Long,S
dir被配置在一个磁盘分区内,DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的,类似于Linux里面的df命令。理想状态下,用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir,否则所有的数据都将写入一个磁盘,在性能上会有很大的影响。 因此配置如下: 例如,如果机器有如下磁盘:
MapReduce统计样例程序开发思路 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MapReduce应用程序实现如下功能: 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。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
MapReduce统计样例程序开发思路 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MapReduce应用程序实现如下功能: 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。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
Storm应用开发简介 目标读者 本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标
MapReduce统计样例程序开发思路 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MapReduce应用程序实现如下功能: 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。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“
配额说明 配额是用户账号在对应环境配置的可用资源额度,限定配额仅是为了防止资源滥用。 MapReduce服务通常使用的基础资源如下,配额由各个基础服务管理,如需扩大配额,请联系对应服务的技术支持进行扩容: 弹性云服务器 裸金属服务器 虚拟私有云 云硬盘 镜像服务 对象存储服务 弹性公网IP
停止计费 包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源,例如包年/包月的MRS集群,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。
MapReduce统计样例程序开发思路 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MapReduce应用程序实现如下功能: 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。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“