阿里云MVP Meetup 《云数据·大计算:海量日志数据分析与应用》之《数据质量监控》篇
实验涉及大数据产品
- 大数据计算服务 MaxCompute
- 大数据开发套件 DataWorks
实验环境准备
必备条件:
- 开通大数据计算服务MaxCompute
- 创建大数据开发套件项目空间
进入大数据开发套件,创建DataWorks项目空间
确保阿里云账号处于登录状态。
- step1:点击进入大数据(数加)管理控制台>大数据开发套件tab页面下。
- step2:点击右上角创建项目或者直接在项目列表-->创建项目,跳出创建项目对话框。
选择相应的服务器时如果没有购买是选择不了会提示您去开通购买。数据开发、运维中心、数据管理默认是被选择中。
- step3:勾选相应的服务单击 确认,跳转到下面的界面,填写相应的信息单击确认,创建项目完成。
项目名需要字母或下划线开头,只能包含字母下划线和数字。
【注意】项目名称全局唯一,建议大家采用自己容易区分的名称来作为
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HBase2.0中的Benchmark工具 — PerformanceEvaluation
简介 在项目开发过程中,我们经常需要一些benchmark工具来对系统进行压测,以获得系统的性能参数,极限吞吐等等指标。而在HBase中,就自带了一个benchmark工具—PerformanceEvaluation,可以非常方便地对HBase的Put、Get、Scan等API进行性能测试,并提供了非常丰富的参数来模拟各种场景。这篇文章,就以HBbase2.0中的PerformanceEvaluation工具为例,给大家讲解一下这款HBase benchmark工具的使用和注意事项 参数介绍 PerformanceEvaluation的全名是org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation. 已经集成在了bin/hbase工具集中。在安装好HBase的机器上,在HBase的安装路径的bin目录下
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Solr7.3 Cloud On HDFS搭建
一、概要 SolrCloud实际上是依托zk实现中心化配置管理的solr集群。具有容错、横向扩展和高可用等特性,能够对查询进行自动负载均衡和fail-over处理,适用于大规模的分布式索引和搜索。本文主要介绍最新版本solr on hdfs的搭建过程。 二、环境 Centos7 JDK8 ZooKeeper Hadoop 2.7 三、Solr安装 通过将solr安装到以下四个节点,使用外部的zk构建solr cloud。 emr-worker-1 emr-worker-2 emr-worker-3 emr-worker-4 在emr-worker-1节点[下载安装包]。(http://www.apache.org/dyn/closer.lua/lucene/solr/7.3.1) 解压service安装脚本。 tar xzf solr-7.3.1.tgz
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