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初始化数据量通常较大,因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景,一般建议通过对上有消息进行过滤,从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量(例如Spark初始化完成后,Flink消费Kafka时过滤掉2小时
数据分到哪个partition是通过对key的hashcode取模得到的,不同的hashcode取模后的结果有可能是一样的,那样数据就会被分到相同的partition里面,因此出现有些partition没有数据而有些partition里面有多个key对应的数据。 通过调整“spark.sql
指定路径:已准备好的依赖文件的HDFS路径 上传文件 上传文件 注册jar选择为“上传文件”时,需通过该项上传本地jar文件。 - 指定路径 注册jar选择为“指定路径”时,需通过该项输入依赖文件的HDFS路径(需提前准备好jar包上传至HDFS)。 /flink_upload_
数据处理规则 首先配置父标签,限定搜索范围,父标签要存在,否则取到的内容为空。 配置输入字段,子标签用于精确定位字段所在的标签,相同的标签再通过关键字来精确匹配。 关键字用于匹配字段的内容,配置方法类似于“输入设置”中的“文件过滤器”字段,支持“*”通配符,提供三种标记用于辅助定位,分别为:
行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”,如果未添加过滤条件,全部数据成为脏数据;或者原始数据满足任意添加的过滤条件,当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成两个字段A和B。 源文件如下: 配置“过滤行转换”算子,过滤掉含有test的行。 转换后,输入原字段,结果如下:
此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口: 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site
HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase
HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase
数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置,从而能够更容易、更快地被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio主要特点如下: 提供内存级I/O 吞吐率,同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销
行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”,如果未添加过滤条件,全部数据成为脏数据;或者原始数据满足任意添加的过滤条件,当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成两个字段A和B。 源文件如下: 配置“过滤行转换”算子,过滤掉含有test的行。 转换后,输入原字段,结果如下:
ask运行慢,使得计算性能低;另一方面,数据量少的Task在运行完成后,导致很多CPU空闲,造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能,通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散,变成多个task处理一个桶的数据机制,提高CPU资源利用率,提高系统性能。
此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口: 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site
ask运行慢,使得计算性能低;另一方面,数据量少的Task在运行完成后,导致很多CPU空闲,造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能,通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散,变成多个task处理一个桶的数据机制,提高CPU资源利用率,提高系统性能。
输出字段名:配置输出字段名。 系数:指定取模的数值。 map 是 无 数据处理规则 生成新字段,值为取模后的值。 字段的值须为整数,否则当前行会成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成两个字段A和B。 源文件如下图: 配置“取模转换”算子,生成两个新字段C和D: 转换后,依次输出A、B、C和D,结果如下:
HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase
HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase
管理MRS集群用户组 根据不同业务场景需要,管理员使用Manager创建并管理不同用户组。用户组通过绑定角色获取操作权限,用户加入用户组后,可获得用户组具有的操作权限。用户组同时可以达到对用户进行分类并统一管理多个用户。 MRS 3.x及之后版本,Manager最大支持5000个用户组(包括系统内置用户组)。
Hive应用开发建议 HQL编写之隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时,不建议通过Hive自身的隐式类型转换来编写HQL。因为隐式类型转换不利于代码的阅读和移植。 建议示例: select * from default.tbl_src where id = 10001; select
数据处理规则 首先配置父标签,限定搜索范围,父标签要存在,否则取到的内容为空。 配置输入字段,子标签用于精确定位字段所在的标签,相同的标签再通过关键字来精确匹配。 关键字用于匹配字段的内容,配置方法类似于“输入设置”中的“文件过滤器”字段,支持“*”通配符,提供三种标记用于辅助定位,分别为:
输出字段名:配置输出字段名。 系数:指定取模的数值。 map 是 无 数据处理规则 生成新字段,值为取模后的值。 字段的值须为整数,否则当前行会成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子,生成两个字段A和B。 源文件如下图: 配置“取模转换”算子,生成两个新字段C和D: 转换后,依次输出A、B、C和D,结果如下: