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我在Amazon的EMR上通过YARN运行一个Flink应用程序，有一个主机和一个从机。我正在尝试通过ssh进入主节点，然后访问FlinkRESTAPI，但无法让EMR静态使用相同的主机/端口。我已经尝试将此配置添加到EMR并从当前主节点的私有(private)DNS中获取主机。它运行的实际端口因每个yarn-session而异。[{"Classification":"flink-conf","Properties":{"rest.port":"44477","jobmanager.web.port":"44477","jobmanager.web.upload.dir":"/home
我想使用GoogleCloudStorage使用StreamingFileSink从我的流作业写入(sink)DataStream元素.为此，我使用了GoogleCloudStorageconnector用于Hadoop作为org.apache.hadoop.fs.FileSystem的实现，并使用HadoopFileSystemasanimplementationoforg.apache.flink.core.fs.FileSystem为Flink包装了hadoopFileSystem类。我在我的gradle文件中包含了以下依赖项:编译("com.google.cloud.bigda
我有一个关于ApacheSqoop的独特查询。我已使用apacheSqoop导入工具将数据导入到我的HDFS文件中。接下来，。我需要使用Hadoop(Sqoop)将数据放回另一个数据库(基本上我正在执行从一个数据库供应商到另一个数据库供应商的数据传输)。PutdataintoSqlServer，有两个选项。1)使用Sqoop导出工具连接到我的RDBMS(SQL服务器)并直接导出数据。2)使用copyToLocal命令将HDFS数据文件(CSV格式)复制到我的本地机器，然后对这些CSV文件执行BCP(或批量插入查询)以将数据放入SQL服务器数据库。我想了解哪种方法是完美的(或者更确切地说
我目前正在使用Python将CSV数据批量加载到HBase表中，目前我在使用saveAsNewAPIHadoopFile编写适当的HFile时遇到了问题我的代码目前如下所示:defcsv_to_key_value(row):cols=row.split(",")result=((cols[0],[cols[0],"f1","c1",cols[1]]),(cols[0],[cols[0],"f2","c2",cols[2]]),(cols[0],[cols[0],"f3","c3",cols[3]]))returnresultdefbulk_load(rdd):conf={#Ommitt
我关注了FlinkonYARN'ssetupdocumentation.但是，当我使用./bin/yarn-session.sh-n2-jm1024-tm2048运行时，在向Kerberos进行身份验证时，出现以下错误:2016-06-1617:46:47,760WARNorg.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2016-06-1617:46:48,518INFOorg.a
我能够使用Java程序生成HFile，但每当我尝试将它们导入我的HBase表时，我都会收到附加错误。当我没有使用我的Java程序，而是使用completebulkload时，我遇到了同样的错误。如果有人能在这里帮助我，那将是一个很大的帮助。几天来我一直坚持这个问题，开始变得非常沮丧。亲切的问候，彼得扬异常:12/12/1417:46:23WARNmapreduce.LoadIncrementalHFiles:Skippingnon-directoryhdfs://localhost:9000/hadoopdir/user/data/output/hfiles/test/_SUCCESS
文末附下载方式1.各组件版本组件版本elasticseach7.13.0kibana7.13.0logstash7.13.0flink1.13.62.Flink日志文件配置2.1设置日志按大小滚动生成文件因为在正常的情况下，Flink的流数据是非常大的，有时候会使用print()打印数据自己查看，有时候为了查找问题会开启debug日志，就会导致日志文件非常大，通过WebUI查看对应的日志文件是会非常卡，所以首先将日志文件按照大小滚动生成文件，我们在查看时不会因为某个文件非常大导致WebUI界面卡，没法查看。#Allowsthisconfigurationtobemodifiedatruntim
总结：1、FlinkShufflePipelinedShuffle：上游Subtask所在TaskManager直接通过网络推给下游Subtask的TaskManager；BlockingShuffle：HashShuffle-将数据按照下游每个消费者一个文件的形式组织；Sort-MergeShuffle-将上游所有的结果写入同一个文件，文件内部再按照下游消费者的ID进行排序并维护索引，下游读取数据时，按照索引来读取大文件中的某一段；HybridShuffle：支持以内存或文件的方式存储上游产出的结果数据，原则是优先内存，内存满了后spill到文件，无论是在内存还是文件中，所有数据在产出后即对
实际上，我是在Mapreduce和Bulkload的帮助下将数据加载到Hbase中，这是我用Java实现的。所以基本上我创建了一个Mapper并使用HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(问题末尾的完整代码)用于减少，我使用一个映射器，它只是从文件中读取一些字节并创建一个放置。使用LoadIncrementalHFiles.doBulkLoad写出来将数据写入Hbase。这一切都很好。但可以肯定的是，什么时候这样做会覆盖Hbase中的旧值。所以我正在寻找一种附加数据的方法，就像api的附加函数一样。感谢阅读，希望你们中的一些人有可以帮助我
