检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Flink CEP in SQL增强 SQL中的Flink CEP CloudStream扩展为允许用户在SQL中表示CEP查询结果以用于模式匹配,并在Flink引擎上对事件流进行评估。 SQL查询语法 通过MATCH_RECOGNIZE的SQL语法实现。MATCH_RECOGNIZE子句自Oracle
hbase.hindex.client.HIndexAdmin中提供的方法来管理HIndexes。 该类提供了将索引添加到现有表的方法: 根据用户是否希望在添加索引操作期间构建索引数据,有两种不同的方法可将索引添加到表中: addIndicesWithData() addIndices()
WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket。 每秒钟往Kafka中生产一条用户信息,用户信息由姓名、年龄、性别组成。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket 每秒钟往Kafka中生产一条用户信息,用户信息由姓名、年龄、性别组成。 //producer代码 public class WriteIntoKafka { public
erver服务的一部分,是由spark用户启动的,因此其用户也是spark用户,且当前无法实现在运行时将Beeline端的用户透传到executor,因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户,即实际用户。 如果查询的数据是大量的小文件将会产生
WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket 每秒钟往Kafka中生产一条用户信息,用户信息由姓名、年龄、性别组成。 //producer代码 public class WriteIntoKafka { public
Kafka样例程序(Scala) 功能介绍 在Flink应用中,调用flink-connector-kafka模块的接口,生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka,则需要引入FusionInsight的kafka-clients-*.jar,该jar包可在kafka客户端目录下获取。
server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy,保存并重启受影响的服务或实例。 让DataNode根据磁盘剩余空间大小,优先选择磁盘剩余空间多的节点存储数据副本。 针对新写入到本DataNode的数据会优先写磁盘剩余空间多的磁盘。
erver服务的一部分,是由spark用户启动的,因此其用户也是spark用户,且当前无法实现在运行时将Beeline端的用户透传到executor,因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户,即实际用户。 如果查询的数据是大量的小文件将会产生
删除HDFS文件 功能简介 删除HDFS上某个指定文件或者文件夹。 被删除的文件或文件夹,会被放在当前用户目录下的.Trash/Current文件夹中。若发生误删除,可从该文件夹中恢复。 代码样例 如下是删除文件的代码片段,详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs
fka的用户和场景,在这种场景下如何正确指定消费的offset,避免每次重启拓扑后都从头开始消费? 回答 旧插件storm-kafka中的KafkaSpout使用的是Kafka的“SimpleConsumer”接口,需要自主管理offset,KafkaSpout中根据用户定义的字
MRS服务管理针对不同类型、不同Region集群的单核价格不相同,具体计费请以MRS价格计算器中的价格为准。 弹性云服务器 计费因子:vCPU和内存,不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费 节点个数 * 弹性云服务器单价 * 购买时长 弹性云服务器单价请以弹性云服务器价格计算器中的价格为准。
重新打开一个终端窗口,用ulimit -a命令查看是否修改成功,如果没有,请重新按照上述步骤重新修改。 从Manager页面重启DataNode实例。 父主题: 使用HDFS
SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF: 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer,从而执行SQL命令,创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl
SQL无法删除Hive创建的UDF。 回答 当前可以通过以下3种方式创建UDF: 在Hive端创建UDF。 通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer,从而执行SQL命令,创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket 每秒钟往Kafka中生产一条用户信息,用户信息由姓名、年龄、性别组成。 //producer代码 object WriteIntoKafka { def main(args:
info("Exiting testPut."); } 注意事项 不允许多个线程在同一时间共用同一个HTable实例。HTable是一个非线程安全类,因此,同一个HTable实例,不应该被多个线程同时使用,否则可能会带来并发问题。 父主题: 开发HBase应用
Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl