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mmands.html 常用Command YARN Commands可同时供普通用户和管理员用户使用,它包含了少量普通用户可以执行的命令,比如jar、logs。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助: yarn --help 用法:进入Yar
on Yarn的client模式下spark-submit提交任务出现FileNotFoundException异常 问题 在omm用户(非root用户)下,通过spark-submit提交yarn-client模式的任务,会出现FileNotFoundException异常,任务
rmat、OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集,读取数据并提供给map任务多条键值对进行处理,决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat,把生成的键值对输出为特定格式的数据。
server以及副本之间的关联关系。同一时间集群中只有一个acting master(leader master),如果leader master故障,一个新的master会通过Raft算法选举出来。所有的master数据都存放在一个tablet中,这个tablet会被复制到所有的candidate
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:
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:
=512M GC_OPTS参数中-XX:MaxDirectMemorySize默认没有配置,如需配置,用户可在GC_OPTS参数中自定义添加。 具体的配置方法如下: 用户可登录FusionInsight Manager,单击“集群 > 服务 > Yarn > 配置”,单击“全部配置”,单击“NodeManager
rmat,OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集,读取数据,并提供给map任务多条键值对进行处理,决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat,把生成的键值对输出为特定格式的数据。
数据 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令切换到客户端目录。 cd /opt/hadoopclient 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证,执行以下命令认证当前用户,当前用户需要具有提交Yar
执行Jar包。 使用客户端安装用户登录客户端所在节点,切换到客户端目录: cd 客户端安装目录 执行以下命令加载环境变量: source bigdata_env 启用多实例功能后,为其他HBase服务实例进行应用程序开发时还需执行以下命令,切换指定服务实例的客户端。 例如HBase2:source
Project Structure”。 图3 Configure 在弹出的“Project Structure for New Projects”页面中,选择“SDKs”,单击加号添加JDK。 图4 Project Structure for New Projects 在弹出的“Select
Project Structure”。 图2 Configure 在弹出的“Project Structure for New Projects”页面中,选择“SDKs”,单击加号添加JDK。 图3 Project Structure for New Projects 在弹出的“Select
“迁入节点主机名”与“迁出节点主机名”只能各填写一个主机名,不支持多节点迁移。 具体的参数值可以在ClickHouse服务界面单击“实例”页签,查看当前ClickHouseServer实例所在“主机名称”列获取。 “带宽上限”为可选参数,如果不填写则为无上限,最大可设置为10000MB/s。 在选择
避免写入单条记录超大的数据 单条记录超大的数据在影响处理效率的同时还可能写入失败,此时需要在初始化Kafka生产者实例时根据情况调整“max.request.size ”值,在初始化消费者实例时调整“max.partition.fetch.bytes”值。 例如,参考本例,可以将max.request
被全部删除。在spark2.3版本中,增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持,此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。 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。
如果只有小文件,确定不会有大文件的场景下,建议使用HBase的原始接口进行操作。 HFS接口需要同时对HBase和HDFS进行操作,所以客户端用户需要同时拥有这两个组件的操作权限。 直接存放在HDFS中的大文件,HFS在存储时会加入一些元数据信息,所以存储的文件不是直接等于原文件的。
Spark2x与其他组件的关系 Spark和HDFS的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(Driver)和执行端(
库GaussDB(for MySQL)、也可以选择与当前集群同一虚拟私有云和子网的LakeFormation实例,元数据将存储于关联的数据库或LakeFormation实例中,不会随当前集群的删除而删除,多个MRS集群可共享同一份元数据。 Hive组件可选元数据存储方式功能在MRS
使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令切换到客户端目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果当前集群已启用Kerberos认证,执行以下命令认证当前用户,当前用户需要具有创建HBase表的权限和HDFS的操作权限:
假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录,消息记录某个用户的基本信息,包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功能:实时的以根据业务2中消息记录的用户名字作为关键字,对两个业务数据进行联合查询。