1. 简介：fcanal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。基于日志增量订阅和消费的业务包括
基于CDH 6.3.0 搭建 Hive on Spark 及相关配置和调优 Hive默认使用的计算框架是MapReduce，在我们使用Hive的时候通过写SQL语句，Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行，但是MapReduce的执行速度远差于Spark。通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎，将MapReduce替换成Spark，从而大幅度
一、清理空间步骤1.删除日志和回收站hdfs dfs -rm -r -skipTrash /user/*/.Trash/*hdfs dfs -rm -r -skipTrash /var/log/hadoop-yarn/apps/tools/logs/*hdfs dfs -rm -r -skipTrash /group/user/*/meta/hive-exec/*/*2.减少大表副本数a、查找大表
clickhouse的问题：数据库中没有看到这个表，但是创建的时候提示已经存在。09.28 13:38:34.828623 [ 15749 ] {3ebd057e-cdba-413a-a49c-a6c5c43df920} DDLWorker: Query CREATE TABLE IF NOT EXISTS athena.tb_user_local UUID '717eeed9-d8b1-42
flink 1.11.0之前版本的配置################################################################################# This affects logging for both user code and Flinklog4j.rootLogger=INFO, RFA# Uncomment this if you
问题环境软件 版本CDH 6.3.0hive 2.1.1-cdh6.3.0问题原因其实hive的元数据都是存储在数据库里面，目前支持mysql,oracle,Postgres和MS SQL Server。如果我们建表发现乱码，很显然就可以归类到数据库表乱码问题。本例关联的数据库是mysql。 表名如下：需要修改mysql的hive的的字符改成utf-8解决方案：在mysql对应的hiv
在执行批处理作业的时候，报作业为FAILED状态查看执行的过程中发现：oozie的问题。提示hdfs的/user/oozie/share/lib目录不存在，原因是因为没有安装oozie的共享库解决方案：点击oozie角色，操作中点击安装oozie共享库。然后测试一下批处理的脚本：脚本中没有报错，问题得到解决。
原因： 原来使用的是aliyun-sdk-oss-2.8.3.jar，后来调查因为阿里的JindoFS SDK针对oss做了加速缓存，就替换成jindofs-sdk.jar，然后使用hadoop distcp复制数据到oss的时候报错如下： hadoop distcp hdfs://换成自己环境的IP:9000/group/user/tools/meta/hive-temp-table/kstj
dolphinscheduler1.3.4的common.properties的配置 [root@dbos-bigdata-test003 conf]# vim /opt/dolphinscheduler/conf/common.properties 下面的这个配置中8088直接在配置成端口即可 yarn.application.status.address=http://yarnIp1:808
CDH 集群 使用 JindoFS SDK 访问 OSS CDH（Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop）是众多Hadoop发行版本中的一种，本文以CDH 5.16.2为例介绍如何配置CDH支持使用JindoFS SDK访问OSS。 步骤 1. 安装 jar 包 下载最新的jar包 jindofs-sdk-x.x.x.jar (下载页面)，
写了一个简单的helloworld做测试发现，这个路径并不是我环境中的路径，执行结果如下 解决思路： 先查看env下的ds的配置环境如下： 发现这个配置是原来的配置，不是我机器上的配置，原来默认python的配置是/opt/soft/python/bin/python，这个是原来ds环境自带的，后来我改成我的测试环境的配置是： 重启work节点后问题解决 解决问题如下图：
第一种方案： 对数据从源端进行聚合操作 第二种方案： 对倾斜的key进行过滤 第三种方案： 增加shuffle的并行度 第四种方案： 使用随机的key进行双重的group聚合 第五种方案： 将reduce join替换为map join 第六种方案： 使用随机的key进行两次join操作 第七种方案： 使用随机数以及扩容表进行join操作
问题现象 测试环境 1.Redhat7.4 2.CDH5.16.1 在HDFS上有许多Hive Staging目录，占用了大量的空间，有些目录占用的空间甚至比原始表还大，如下截图显示： 异常重现及分析 1.使用beeline、hive、spark-shell等多种方式执行Hive SQL语句验证产生的hive staging目录是否不会被清除，结果发现在SQL执行结束
---有关hive表占用磁盘空间大小的研究-----不加【distribute by uuid sort by uuid,servAddtime】-----16.7 Ginsert overwrite table tmp_ods_sony_opendevice_llk_ps2partition(pt='20210831')selectdevaddtime,servAddtime,brand,c
部署flink提交客户端的时间报错如下：提示/tmp下无权限 flink@dbos-bigdata-flink004 ~]$ flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 4096 /opt/flink/examples/batch/WordCount.jarSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
测试环境参考方案 1.0 资源：集群服务安排 服务名称 子服务 CM-24G ZK-Kafka(3台)-12G DataNode(3台)-64G NameNode1-16G NameNode2-16G Resourcemanager1-16G Resourcemanager2-16G hive-hbase-24G hive-hbase-24G MySQL MySQL √
1.点击yarn---操作---选择启用ha 2.点击选择一个主机 3.选择RM角色的另外一台主机，master001 4.选择后点击确认 5.重启yarn的服务 6.点击完成即可。 7.完成后如下图。
yarn任务上面显示任务跑成功。 dolphinscheduler上显示 通过服务器查看后台的work日志，有报错 报错的内容是因为连接RM主机超时。 查看common.properties的yarn的配置，是rm配置的主机配置错了，重新配置完后，重启work节点，重跑任务，问题解决。 重启命令 进入以下路径： [root@dbos-bigdata-test003 dolphinsch
集群部署(Cluster) 1、基础软件安装(必装项请自行安装) PostgreSQL (8.2.15+) or MySQL (5.7系列)：两者任选其一即可，如 MySQL 则需要 JDBC Driver 5.1.47+ JDK (1.8+)：必装，请安装好后在 /etc/profile 下配置 JAVA_HOME 及 PATH 变量 ZooKeeper (3.4.6+)：必装 Hadoop
脚本如下 ： #!/bin/bashtop=10srcDir='/data/dfs/dn/current/BP-923028163-10.80.233.0-1621333148862/current/finalized'destDir='/data1/dfs/dn/current/BP-923028163-10.80.233.0-1621333148863/current/finalized'#进
1、大数据平台前期调研 1.1业务需求调研 从运维角度看，主要调研公司的有哪业务的数据运营需求，是离线计算需求还是实时计算需求。 1）离线计算组件需求： 数据采集组件：FlinkX/DataX 数据存储组件：HDFS 数据加工组件：YARN/Hive/Spark/Flink 数据服务组件：HBase/Elasticsearch/Geomesa（时空数据库）/Kylin
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf8 -*-import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 配置ip地址，格式为ips = ["ip", "ip", "ip"]for ip in ips: url = 'http://' + ip + ':25000/sessions' try: pri
hadoop组件部件内存hdfsJournalNodenamenode"-XX:+UseParNewGC -Xmx4096m -Xms4096m"datanodeJava Heap：8ghivehiveserver2100连接数Java Heap：30GHive Metastore100连接数Java Heap：30Gbeeline cliJava Heap：2ghive on sparkhive
记录一次事故处理50%kudu表无法进行正常访问测试环境kudu集群事故，影响：测试效果，测试进度，生产发布延迟，需警惕，特此写出过程操作需谨慎！操作需谨慎！操作需谨慎！任务环境都要以生产环境而对待！事故原因：昨天于上午10点，业务说kudu表无法使用后，影响测试，无法正常发布。去scm平台发现kudu_tablet挂了5台运维查看信息日志后，做近一步处理1.重启kudu—tablet发现无法启动
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
