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
  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • Storm开源增强特性

    务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出;并可以在合适的时候中止业务。 高可用性 Nimbus HA机制,避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故障而导致集群无法提供Topology的新增及管理操作的问题,增强了集群可用性。 父主题: Storm

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程介绍 父主题: Storm开发指南

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题: Storm开发指南(安全模式)

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  • Storm应用开发简介

    Storm应用开发简介 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的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学

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  • Storm应用开发流程

    Storm应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Storm应用开发和运行环境 准备工程 Storm提供

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  • 查看Storm拓扑日志

    查看Storm拓扑日志 操作场景 用户需要查看Storm拓扑在worker进程中的执行情况时,需要查看worker中关于拓扑的日志。如果需要查询拓扑在运行时数据处理的日志,提交拓扑并启用“Debug”功能后可以查看日志。仅启用Kerberos认证的流集群支持该场景,且用户需要是拓

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  • 组件配置类

    on Kudu? MRS 集群是否支持Hive on Spark? 如何修改DBService的IP地址? Kafka支持的访问协议类型有哪些? MRS集群中Spark任务支持哪些Python版本? MRS 2.1.0版本集群对Storm日志的大小有什么限制? 如何修改现有集群的HDFS

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  • Apache Log4j2 远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228)修复指导

    Hive、Flink、Spark、Tez、Impala、Ranger、Presto、Oozie MRS 3.0.5 Hive、Flink、Spark、Tez、Impala、Ranger、Presto、Oozie、Storm、Loader MRS 3.0.2 Hive、Flink、Spark、Te

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  • MRS集群类型介绍

    RN管理集群资源,提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算,SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件,进行海量数据分析与查询。 Hadoop、Hive、Spark、Tez、Flink、ZooKeeper、Ranger

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,不可变Key-Val

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  • Storm开发指南

    Storm开发指南 Storm应用开发概述 准备Storm应用开发环境 开发Storm应用 调测Storm应用 Storm应用开发常见问题

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  • Storm应用开发流程介绍

    Storm应用开发流程介绍 本文档主要基于Java API进行Storm拓扑的开发。 开发流程如图1所示。 图1 拓扑开发流程 表1 Storm应用开发的流程说明 阶段 说明 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Storm的基本概念。 准备开发环境 推荐使用Eclipse工具

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  • Linux下打包Storm业务

    将jar包放在1中指定的目录下。 在Storm客户端安装目录“Storm/storm-1.2.1/bin”下执行打包命令,将上述jar包打成一个完整的业务jar包放入指定目录/opt/jartarget(可为任意空目录)。执行sh storm-jartool.sh /opt/jarsource/

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  • Storm性能调优

    Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置,可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数,请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时,可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。

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  • 访问Storm的WebUI

    > 待操作的集群名称 > 服务 ”。 登录Storm WebUI: MRS 3.x之前版本:选择“Storm”,在“Storm 概述”的“Storm Web UI”,单击任意一个UI链接,打开Storm的WebUI。 第一次访问Storm WebUI,需要在浏览器中添加站点信任以继续打开页面。

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  • 调测Storm应用

    调测Storm应用 打包Storm样例工程应用 打包Storm业务 提交Storm拓扑 查看Storm应用调测结果 父主题: Storm开发指南(安全模式)

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