Hive迁移 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Hive迁移 操作步骤 本文档描述如何把 Hive 数据库从一个 Hadoop 集群迁移到另一个 Hadoop 集群。 本文档假定新集群的 Hive 元数据库的内容可以清空。 停止老集群 Hive 集群 的 hive-metastore 和 hive-server2 停止方法：使用命令 systemctl stop h
配置已有集群 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
配置已有集群 配置已有集群 对于已创建的集群，用户可以在产品服务中的 MapReduce- BMR on CCE-集群列表 页面查看所有集群的状态和详情。并对集群做一些具体操作，下面是关于所有操作的具体描述。 集群详情 1.登录MapReduce控制台，在 BMR on CCE-集群列表 中选择对应的 集群 ID/名称
Instance（实例） - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Instance（实例） 查询实例列表 如下代码可查询指定集群和实例组的实例： Python 复制 1 try : 2 response = bmr_client . list_instances ( cluster_id , instance_group_id ) 3 for instance in response
Hive连接方式 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Hive连接方式 本文介绍 BMR 集群如何连接 Hive 提交 Hive SQL，具体方式包括 Hive 客户端、Beeline 客户端、Java。 前提条件 已创建 BMR 集群，且选择了 Hive 服务，创建集群详情请参见 创建集群 。 用户如需使用安全模式集群，在创建集群时，需将安全模式开关设置为开启。 通过H
流式应用场景 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
流式应用场景 概览 实现云上流式场景下数据流打通，方便用户在百度智能云上使用各个产品实现流式需求，实现流式数据处理全流程。 需求场景 事件流 事件流具能够持续产生大量的数据，这类数据最早出现与传统的银行和股票交易领域，也在互联网监控、无线通信网等领域出现、需要以近实时的方式对更新数据流进行复杂分析如趋势分析、预测、监控
安装SDK工具包 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
安装SDK工具包 环境准备 运行环境 Python SDK工具包支持在Python 2.7 以上环境运行。 安装pycrypto依赖 安装SDK之前，需要先执行命令 pip install pycrypto 安装pycrypto依赖。 如果安装失败，请执行 pip install pycryptodome 下载和安装
创建ClickHouse集群 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
创建ClickHouse集群 操作步骤 登录百度智能云控制台，选择产品服务>百度MapReduce BMR，进入集群管理界面。 单击创建集群，进入集群创建页。购置集群时勾选 ClickHouse 组件即可。详见 创建集群 。
快速入门 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
快速入门 初始化一个BmrClient。 BmrClient是与BMR服务交互的客户端，所有BMR操作都是通过BmrClient完成的。用户可以参考 新建BmrClient ，完成初始化客户端的操作。 新建一个BMR(集群)。 用户创建一个BMR集群，用于提交并运行指定的作业。在提交作业之前，必须先创建出一个集群。创建
作业管理 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
作业管理 作业管理 用户可在作业管理页面获取查看当前集群所有作业信息，并进行相关操作。 表一 作业管理列表项说明 列表项 列表项说明 作业名称 提交作业的名称。 作业ID 提交作业的ID。 状态 作业当前的状态。作业状态包括：已完成、进行中、等待中、已取消、已失败。 作业类型 当前作业的类型。作业类型包括：SparkJ
将自建ClickHouse数据迁移到云ClickHouse中 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
将自建ClickHouse数据迁移到云ClickHouse中 本工具是为给云上bmr Clickhouse集群做上云或下云数据迁移而准备，采用点对点的方式进行迁移，支持高并行、断点续传。适用于数据量较大、数据表较多且只需保证源和目标集群间数据最终一致的场景。 环境准备 本工具使用python3开发，因此执行节点上需要部
