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- 运行SparkSubmit作业数据导入HDFS请参考导入导出数据章节中的“导入数据”。SparkScript和HiveScript需要以“.sql”结尾,MapReduce需要以“.jar”结尾,Flink和SparkSubmit需要以“.jar”或“.py”结尾。sql、jar、py不区分大小写。 运行程序参数 可选参数,为本次执行的作业配置相关优化参数(例如线程、内存、CPU核数等),用于优化资源使用效率,提升作业的执行性能。常用运行程序参数如下表“运行程序参数”。
- 重置升级/滚动升级（1.13版本）节点升级策略 **重置升级:**用户节点采用重置安装方式,节点操作系统将会被重装,系统盘和数据盘的数据均会被清空,请谨慎使用。说明本集群的节点及工作负载生命周期管理功能暂不可用。API访问功能暂不可用。由于升级过程节点进行重置安装,用户已运行的工作负载业务将会中断。用户节点的系统盘和数据盘将会被清空,升级前请事先备份重要数据。用户节点上挂载的非LVM管理的数据盘,升级后需要重新挂载,盘中数据不会丢失。云硬盘的配额需大于0。容器的IP地址会发生变化,但是不影响容器间的网络通信。
- 开发一个MRS Spark Python作业准备数据文件“in.txt”,内容为一段英文单词。 操作步骤 : 将脚本和数据文件传入OBS桶中,如下图。 上传文件至OBS桶 说明 本例中,wordcount.py和in.txt文件上传路径为:obs://obs-tongji/python/ 创建一个数据开发模块空作业,作业名称为“job_MRS_Spark_Python”。 新建作业 进入到作业开发页面,拖动“MRS Spark Python”节点到画布中并单击,配置节点的属性。
- 审计运维日志可以删除某一天的云堡垒机运维数据吗? 不可以。 云堡垒机系统支持“自动删除”和“手动删除”系统中运维数据。 “自动删除”:当云堡垒机系统空间使用率达到90%时,或数据在云堡垒机系统存储超过180天(默认180天),系统自动清理数据。 “手动删除”:手动选择日期,删除选择日期之前的数据。不能删除具体某一天的数据。 说明 没有备份的数据删除后不能恢复,建议您对重要的数据进行备份,具体的操作请参见备份系统配置。 系统审计日志支持备份到OBS桶吗? 支持。
- 镜像服务最佳实践汇总最佳实践 说明 跨账号同区域迁移云主机(迁移系统盘) 本节操作以Linux操作系统为例,为您详细介绍在同一区域内,跨帐号迁移系统环境数据(只迁移系统盘数据)的操作流程。 跨账号同区域迁移云硬盘(迁移数据盘) 本节操作以Linux操作系统为例,为您详细介绍在同一区域内,跨帐号迁移业务数据(只迁移数据盘数据)的操作流程。 转换镜像格式 本节提供本地为Windows操作系统和Linux操作系统的转换镜像格式的操作方法。
- 扩容缩容与实例升级如果是主备变更为Proxy集群,请确认主备实例DB0以外的DB是否有数据,如果非DB0外的其他DB上有数据(如DB1有数据),会出现变更失败。 数据必须是只存储在DB0上的主备实例才支持变更为Proxy集群。
- 创建IAM用户并授予DataArts Studio权限本章节主要介绍数据治理中心DataArts Studio如何创建IAM用户并授予DataArts Studio权限。 创建IAM用户并授予DataArts Studio权限 如果您需要对您所拥有的DataArt Studio进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)。
- 应用场景大数据在人们的生活中无处不在,在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源,接入后需要对数据进行ETL(Extract-Transform-Load)处理形成模型化数据,以便提供给各个业务模块进行分析梳理,这类业务通常有以下特点: 对执行实时性要求不高,作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。 数据来源和格式多种多样。
- 专属存储三副本技术专属存储三副本技术主要通过以下机制确保数据一致性:写入数据时,同时在3个副本执行写入操作当应用写入数据时,存储系统会同步对3个副本执行写入数据的操作,并且只有当多个副本的数据都写入完成时,才会向应用返回数据写入成功的响应。读取数据失败时,自动修复损坏的副本当应用读数据失败时,存储系统会判断错误类型。如果是物理磁盘扇区读取错误,则存储系统会自动从其他节点保存的副本中读取数据,然后在物理磁盘扇区错误的节点上重新写入数据,从而保证数据副本总数不减少以及副本数据一致性。
- 应用场景大数据在人们的生活中无处不在,在金融、交通、互联网、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用翼MR服务进行大数据处理。 批量数据处理场景 HDFS集群负责存储海量日志数据。 YARN集群负责调度离线平台上运行的所有任务。 Hive、Spark、Trino等主流计算框架从数据加工、数据挖掘到数据分析,快速获取数据洞察力。 分析后的数据回写进HDFS集群,为上层数据可视化等产品提供数据支撑。
- 快照功能概述（公测）云硬盘快照指的是云硬盘数据在某个时刻的完整拷贝或镜像,是一种重要的数据容灾手段,当数据丢失时,可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点。 云硬盘快照简称为快照。 您可以创建快照,从而快速保存指定时刻云硬盘的数据。同时,您还可以通过快照创建新的云硬盘,这样云硬盘在初始状态就具有快照中的数据。 使用场景 快照功能可以帮助您实现以下需求: ● 日常备份数据 通过对云硬盘定期创建快照,实现数据的日常备份,可以应对由于误操作、病毒以及黑客攻击等导致数据丢失或不一致的情况。
- 扩展磁盘分区和文件系统（Windows 2008）数据盘数据盘扩容至原有分区已有E盘的情况下,将扩容部分的容量划分至原有分区中,即增加到E盘中。数据盘扩容至新增分区已有E盘的情况下,为扩容部分的容量分配新的分区,即新创建一块G盘,用作数据盘。 本文以“Windows Server 2008 R2 标准版64位中文版”操作系统为例,分别介绍如何将系统盘和数据盘的扩容部分容量划分至原有分区与新增分区内。不同操作系统的操作可能不同,本文仅供参考。
- For Each算子使用介绍您可以在DataArts Studio数据开发模块中,新建DLI SQL脚本执行以下SQL命令导入数据,也可以在数据湖探索(DLI)服务控制台中的SQL编辑器中执行以下SQL命令: /* 查看表a数据,其他表数据请修改命令后运行 */ SELECT * FROM a; 将查询到的表数据与给源数据表插入数据步骤中的数据进行对比,可以发现数据插入符合预期。 详见下图:目的表数据
- 新建一个作业对账实例场景说明 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要,而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。本章分别以DLI和DWS作为数据源,介绍如何通过DataArts Studio中的数据质量模块实现跨源数据对账的基本一致性校验。 环境准备 需要准备好对账的数据源,即通过管理中心分别创建数据连接,用于跨源数据对账。 操作步骤 1.建立跨源数据连接。 a.创建DLI数据连接。
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