数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    spark storm 更多内容
  • Storm

    Storm Storm基本原理 Storm与其他组件的关系 Storm开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • MRS各组件样例工程汇总

    等功能。 Spark spark-examples SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbaseScalaExample

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  • MRS支持的角色与组件对应表

    Loader JD BCS erver Spark JobHistory Spark SparkResource Spark JDB CS erver2x Spark2x JobHistory2x Spark2x SparkResource2x Spark2x MetaStore Hive

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  • 使用Storm

    使用Storm 从零开始使用Storm 使用Storm客户端 使用客户端提交Storm拓扑 访问Storm的WebUI 管理Storm拓扑 查看Storm拓扑日志 Storm常用参数 配置Storm业务用户密码策略 迁移Storm业务至Flink Storm日志介绍 性能调优

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  • MRS.Components

    组件名称 取值约束: MRS 2.0.0版本支持Hadoop、Spark、HBase、Hive、Tez、Hue、Loader、Flume、Kafka和Storm组件。MRS 1.8.3版本支持Presto、Hadoop、Spark、HBase、Hive、Hue、Loader、Flume

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  • 使用Storm

    使用Storm Storm WebUI页面中events超链接地址无效 提交Storm拓扑失败排查思路 提交Storm拓扑失败,提示Failed to check principle for keytab 提交Storm拓扑后Worker日志为空 提交Storm拓扑后Worker运行异常,日志提示Failed

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  • MRS组件jar包版本与集群对应关系说明

    9.1.0101-hw-ei-12 Hive 3.1.0 3.1.0-mrs-2.1 Hive_Spark 1.2.1 1.2.1.spark_2.3.2-mrs-2.1 Spark 2.3.2 2.3.2-mrs-2.1 Carbon 1.5.1 - Presto 308 - Kafka

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  • 获取MRS集群信息

    混合集群包含的组件有:Hadoop,Spark2x,HBase,Hive,Hue,Loader,Flink,Oozie,ZooKeeper,Ranger,Tez,Impala,Presto,Kudu,Alluxio,Kafka,Storm,Flume 自定义集群包含的组件有:Hadoop,Spark2x,HBase

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  • 开发Storm应用

    开发Storm应用 Storm样例程序开发思路 创建Storm Spout 创建Storm Bolt 创建Storm Topology 父主题: Storm开发指南(安全模式)

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  • 创建Storm Bolt

    创建Storm Bolt 功能介绍 所有的消息处理逻辑都被封装在各个Bolt中。Bolt包含多种功能:过滤、聚合等等。 如果Bolt之后还有其他拓扑算子,可以使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义Stream,使用OutputCollector

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  • 创建Storm Topology

    创建Storm Topology 功能介绍 一个Topology是Spouts和Bolts组成的有向无环图。 应用程序是通过storm jar的方式提交,则需要在main函数中调用创建Topology的函数,并在storm jar参数中指定main函数所在类。 代码样例 下面代码片段在com

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  • 创建Storm Bolt

    创建Storm Bolt 功能介绍 所有的消息处理逻辑都被封装在各个Bolt中。Bolt包含多种功能:过滤、聚合等。 如果Bolt之后还有其他拓扑算子,可以使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义Stream,使用OutputCollector

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  • 创建Storm Topology

    创建Storm Topology 功能介绍 一个Topology是Spouts和Bolts组成的有向无环图。 应用程序是通过storm jar的方式提交,则需要在main函数中调用创建Topology的函数,并在storm jar参数中指定main函数所在类。 代码样例 下面代码片段在com

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  • Storm日志介绍

    Storm日志介绍 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 日志描述 日志路径:Storm相关日志的默认存储路径为“/var/log/Bigdata/storm/角色名”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/storm/角色名”(审计日志)。 Nimb

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  • 开发Storm应用

    开发Storm应用 Storm样例程序开发思路 创建Storm Spout 创建Storm Bolt 创建Storm Topology 父主题: Storm开发指南

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  • 开发Storm应用

    开发Storm应用 Storm样例程序开发思路 创建Strom Spout 创建Strom Bolt 创建Strom Topology 父主题: Storm开发指南(普通模式)

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  • 创建Storm Spout

    创建Storm Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源,它是Topology的消息生产者,一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息(Tuple)。 一个消息源可以发送多条消息流Stream,可以使用OutputFieldsDeclarer.

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  • 提交Storm拓扑

    提交Storm拓扑 Linux中安装客户端时提交Storm拓扑 Linux中未安装客户端时提交Storm拓扑 在IDEA中提交Storm拓扑 父主题: 调测Storm应用

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  • Storm常用参数

    thrift.threads 设置主用Nimbus对外提供服务时的最大连接线程数。当Storm集群规模较大,Supervisor实例数量较多时,需要增加线程数。 512 父主题: 使用Storm

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  • 管理Storm拓扑

    管理Storm拓扑 操作场景 用户可以使用Storm的WebUI管理拓扑。“storm”用户组的用户只能管理由自己提交的拓扑任务,“stormadmin”用户组的用户可以管理所有拓扑任务。 操作步骤 访问Storm的WebUI,请参考访问Storm的WebUI。 在“Topology

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  • 创建Storm Spout

    创建Storm Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源,它是Topology的消息生产者,一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息(Tuple)。 一个消息源可以发送多条消息流Stream,可以使用OutputFieldsDeclarer.

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