云服务器内容精选
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资源和成本规划 资源 资源配置 说明 云主机 CPU：2核 内存：2GB Matomo应用镜像运行的最低配置为2核2GB，您可根据您的业务需求选择Flexus应用服务器L实例规格。 镜像 Matomo 选择Matomo应用镜像。 安全组 入方向规则： 协议/应用：TCP 端口：80、443 源地址：0.0.0.0/0 80：允许使用HTTP协议访问网站。 443：允许使用HTTPS协议访问网站。 域名 wpwebsite.com 如果您仅为个人开发或测试使用，可以不添加域名。 如果您的应用对外开放，请为云服务器添加并解析域名。
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步骤1：创建MRS集群 创建并购买一个包含有Kafka组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。 本文以购买的MRS 3.1.0版本的集群为例，组件包含Hadoop、Kafka组件，集群未开启Kerberos认证。 集群购买成功后，在MRS集群的任一节点内，安装集群客户端，具体操作可参考安装并使用集群客户端。 例如客户端安装在主管理节点中，安装目录为“/opt/client”。 客户端安装完成后，在客户端内创建“lib”目录，用于放置相关jar包。 将安装客户端过程中解压的目录中Kafka相关jar包复制到“lib”目录。 例如客户端软件包的下载路径为主管理节点的“/tmp/FusionInsight-Client”目录，执行以下命令： mkdir /opt/client/lib cd /tmp/FusionInsight-Client/FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig scp Kafka/install_files/kafka/libs/* /opt/client/lib
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操作场景 频繁的数据获取导致在存储目录中产生许多零碎的CarbonData文件。由于数据排序只在每次加载时进行，所以，索引也只在每次加载时执行。这意味着，对于每次加载都会产生一个索引，随着数据加载数量的增加，索引的数量也随之增加。由于每个索引只在一次加载时工作，索引的性能被降低。CarbonData提供加载压缩。压缩过程通过合并排序各segment中的数据，将多个segment合并为一个大的segment。
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操作描述 有Minor合并、Major合并和Custom合并三种类型。 Minor合并： 在Minor合并中，用户可指定合并数据加载的数量。如果设置了参数“carbon.enable.auto.load.merge”，每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并，那么合并将于数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1：合并未合并的segment。 Level 2：合并已合并的segment，以形成更大的segment。 Major合并： 在Major合并中，许多segment可以合并为一个大的segment。用户将指定合并尺寸，将对未达到该尺寸的segment进行合并。Major合并通常在非高峰时段进行。 Custom合并： 在Custom合并中，用户可以指定几个segment的id合并为一个大的segment。所有指定的segment的id必须存在并且有效，否则合并将会失败。Custom合并通常在非高峰时段进行。 具体的命令操作，请参考ALTER TABLE COMPACTION。 表1 合并参数 参数 默认值 应用类型 描述 carbon.enable.auto.load.merge false Minor 数据加载时启用合并。 “true”：数据加载时自动触发segment合并。 “false”：数据加载时不触发segment合并。 carbon.compaction.level.threshold 4,3 Minor 对于Minor合并，该属性参数决定合并segment的数量。 例如，如果该参数设置为“2,3”，在Level 1，每2个segment触发一次Minor合并。在Level2，每3个Level 1合并的segment将被再次合并为新的segment。 合并策略根据实际的数据大小和可用资源决定。 有效值为0-100。 carbon.major.compaction.size 1024mb Major 通过配置该参数可配置Major合并。低于该阈值的segment之和将被合并。 例如，如果该阈值是1024MB，且有5个大小依次为300MB，400MB，500MB，200MB，100MB的segment用于Major合并，那么只有相加的总数小于阈值的segment会被合并，也就是300+400+200+100 = 1000MB的segment会被合并，而500MB的segment将会被跳过。 carbon.numberof.preserve.segments 0 Minor/Major 如果用户希望从被合并的segment中保留一定数量的segment，可通过该属性参数进行设置。 例如，“carbon.numberof.preserve.segments”=“2”，那么最新的2个segment将不会包含在合并中。 默认不保留任何segment。 carbon.allowed.compaction.days 0 Minor/Major 合并将合并在指定的配置天数中加载的segment。 例如，如果配置为“2”，那么只有在2天的时间框架中被加载的segment可以被合并。在2天以外被加载的segment将不被合并。 默认为禁用。 carbon.number.of.cores.while.compacting 2 Minor/Major 在合并过程中写入数据时所用的核数。配置的核数越大合并性能越好。如果CPU资源充足可以增加此值。 carbon.merge.index.in.segment true SEGMENT_INDEX 如果设置为true，则一个segment中所有Carbon索引文件（.carbonindex）将合并为单个Carbon索引合并文件（.carbonindexmerge）。 这增强了首次查询性能。
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示例 导出到HDFS 将简单查询结果导出到文件“hdfs://path/to/result.txt”中，并指定导出格式为CSV。 集群已启用Kerberos认证（安全模式） SELECT * FROM example_db.test_export_tbl INTO OUTFILE "hdfs://192.168.67.78:25000/tmp/result_" FORMAT AS CSV PROPERTIES ( "broker.name" = "broker_192_168_67_78", "column_separator" = ",", "line_delimiter" = "\n", "max_file_size" = "100MB", "broker.hadoop.security.authentication" = "kerberos", "broker.kerberos_principal" = "doris/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM", "broker.kerberos_keytab" = "${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Doris_8.3.0/install/FusionInsight-Doris-1.2.3/doris-fe/bin/doris.keytab" ); 集群未启用Kerberos认证（普通模式） SELECT * FROM example_db.test_export_tbl INTO OUTFILE "hdfs://192.168.67.78:25000/tmp/result_" FORMAT AS CSV PROPERTIES ( "broker.name" = "broker_192_168_67_78", "column_separator" = ",", "line_delimiter" = "\n", "max_file_size" = "100MB", "broker.username"="hdfs", "broker.password"="" ); 导出到本地文件 导出到本地文件时需要先在“fe.conf”中配置enable_outfile_to_local=true。 select * from tbl1 limit 10 INTO OUTFILE "file:///home/work/path/result_";
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操作步骤 运行如下命令删除表。 命令： DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name; 一旦执行该命令，将会从系统中删除表。命令中的“db_name”为可选参数。如果没有指定“db_name”，那么将会删除当前数据库下名为“table_name”的表。 示例： DROP TABLE productdb.productSalesTable; 通过上述命令，删除数据库“productdb”下的表“productSalesTable”。
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前提条件 已创建包含Doris服务的集群，集群内各服务运行正常。 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 创建具有Doris管理权限的用户。 集群已启用Kerberos认证（安全模式） 在FusionInsight Manager中创建一个人机用户，例如“dorisuser”，创建一个拥有“Doris管理员权限”的角色绑定给该用户。 使用新建的用户dorisuser重新登录FusionInsight Manager，修改该用户初始密码。 集群未启用Kerberos认证（普通模式） 使用admin用户连接Doris后，创建具有管理员权限的角色并绑定给用户。 已安装MySQL客户端，相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。
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SET和UNSET 当使用set命令时，所有新set的属性将会覆盖已存在的旧的属性。 SORT SCOPE SET SORT SCOPE命令示例： ALTER TABLE tablename SET TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE'='no_sort') 当UNSET SORT SCOPE后，会使用默认值NO_SORT。 UNSET SORT SCOPE命令示例： ALTER TABLE tablename UNSET TBLPROPERTIES('SORT_SCOPE') SORT COLUMNS SET SORT COLUMNS命令示例： ALTER TABLE tablename SET TBLPROPERTIES('SORT_COLUMNS'='column1') 在执行该命令后，新的导入会使用新的SORT_COLUMNS配置值。 用户可以根据查询的情况来调整SORT_COLUMNS，但是不会直接影响旧的数据。所以对历史的segments的查询性能不会受到影响，因为历史的segments不是按照新的SORT_COLUMNS。 不支持UNSET命令，但是可以使用set SORT_COLUMNS等于空字符串来代替UNSET命令。 ALTER TABLE tablename SET TBLPROPERTIES('SORT_COLUMNS'='') 后续版本会加强自定义合并来对旧的segment重新排序。 流式表不支持修改SORT_COLUMNS。 如果inverted index的列从SORT_COLUMNS里面移除了，该列不会再创建inverted index。但是旧的INVERTED_INDEX配置值不会变化。
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步骤四：车辆分析 执行ANALYZE。 用于收集与数据库中普通表内容相关的统计信息，统计结果存储在系统表PG_STATISTIC中。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。 执行以下语句生成表统计信息： 1 ANALYZE; 查询数据表中的数据量。 执行如下语句，可以查看已加载的数据条数。 1 2 SET current_schema= traffic_data; SELECT count(*) FROM traffic_data.gcjl; 车辆精确查询。 执行以下语句，指定车牌号码和时间段查询车辆行驶路线。GaussDB(DWS)在应对点查时秒级响应。 1 2 3 4 5 6 SET current_schema= traffic_data; SELECT hphm, kkbh, gcsj FROM traffic_data.gcjl where hphm = 'YD38641' and gcsj between '2016-01-06' and '2016-01-07' order by gcsj desc; 车辆模糊查询。 执行以下语句，指定车牌号码和时间段查询车辆行驶路线，GaussDB(DWS) 在应对模糊查询时秒级响应。 1 2 3 4 5 6 7 SET current_schema= traffic_data; SELECT hphm, kkbh, gcsj FROM traffic_data.gcjl where hphm like 'YA23F%' and kkbh in('508', '1125', '2120') and gcsj between '2016-01-01' and '2016-01-07' order by hphm,gcsj desc;
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支持区域 当前已上传OBS数据的区域如表1所示。 表1 区域和OBS桶名 区域 OBS桶名 华北-北京一 dws-demo-cn-north-1 华北-北京二 dws-demo-cn-north-2 华北-北京四 dws-demo-cn-north-4 华北-乌兰察布一 dws-demo-cn-north-9 华东-上海一 dws-demo-cn-east-3 华东-上海二 dws-demo-cn-east-2 华南-广州 dws-demo-cn-south-1 华南-广州友好 dws-demo-cn-south-4 中国-香港 dws-demo-ap-southeast-1 亚太-新加坡 dws-demo-ap-southeast-3 亚太-曼谷 dws-demo-ap-southeast-2 拉美-圣地亚哥 dws-demo-la-south-2 非洲-约翰内斯堡 dws-demo-af-south-1 拉美-墨西哥城一 dws-demo-na-mexico-1 拉美-墨西哥城二 dws-demo-la-north-2 莫斯科二 dws-demo-ru-northwest-2 拉美-圣保罗一 dws-demo-sa-brazil-1
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创建MRS离线查询集群 进入购买MRS集群页面。 选择“快速购买”，填写软件配置参数。 表3 软件配置（以下参数仅供参考，可根据实际情况调整） 参数项 取值 区域 华北-北京四 计费模式 按需计费 集群名称 MRS_demo 版本类型 普通版 集群版本 MRS 3.1.0 组件选择 Hadoop分析集群 可用区 可用区1 虚拟私有云 vpc-01 子网 subnet-01 企业项目 default Kerberos认证 不开启 用户名 admin/root 密码 设置密码登录集群管理页面及ECS节点用户的密码，例如：Test!@12345。 确认密码 再次输入设置用户密码 通信安全授权 勾选“确认授权” 图1 购买Hadoop分析集群 单击“立即购买”，等待MRS集群创建成功。 图2 集群创建成功
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场景描述 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON，CSV，TEXTFILE，RCFILE，SEQUENCEFILE，ORC（Optimized Row Columnar）这几种存储格式。 本实践以用户开发一个Hive数据分析应用为例，通过客户端连接Hive后，执行HQL语句访问OBS中的Hive数据。进行企业雇员信息的管理、查询。如果需要基于MRS服务提供的样例代码工程开发构建应用，您可以参考Hive应用开发简介。 本实践中，雇员信息的原始数据包含以下两张表： 表1 表1 雇员信息数据 编号 姓名 支付薪水币种 薪水金额 纳税税种 工作地 入职时间 1 Wang R 8000.01 personal income tax&0.05 China:Shenzhen 2014 3 Tom D 12000.02 personal income tax&0.09 America:NewYork 2014 4 Jack D 24000.03 personal income tax&0.09 America:Manhattan 2015 6 Linda D 36000.04 personal income tax&0.09 America:NewYork 2014 8 Zhang R 9000.05 personal income tax&0.05 China:Shanghai 2014 表2 雇员联络信息数据 编号 电话 邮箱 1 135 XXXX XXXX xxxx@xx.com 3 159 XXXX XXXX xxxxx@xx.com.cn 4 186 XXXX XXXX xxxx@xx.org 6 189 XXXX XXXX xxxx@xxx.cn 8 134 XXXX XXXX xxxx@xxxx.cn 通过数据应用，进行以下分析： 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载到新表中。 统计雇员信息共有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。
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参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 b_use_default_encoder 是 是否对数据中的类别型特征列进行编码处理。 True input_features_str 否 选择特征列，逗号分隔。 无 num_trees 是 孤立森林中树的个数。 100 bootstrap 是 采样数据构建孤立树时是否为有放回采样。 False max_samples 是 训练单棵孤立树的最大样本个数，改值小于1.0时该值乘以总样本数取整得到单棵孤立树的训练样本数，大于1.0时取整得到单棵数的训练样本数。 256.0 max_features 是 参与训练的特征数，小于等于1.0时特征为该值乘以总特征个数。 1.0 feature_vector_col 是 input_features_str中的特征列处理为向量列后的列名。 "assembled_features" prediction_col 是 预测结果列名。 "prediction" score_col 是 异常分数列，该列数值为孤立森林算法中每个样本的分数值，值越大异常可能越大。 "outlier_score" contamination 是 异常值比例，取值0到1浮点数，score_col列中数值大于contamination * 100%分位数值的样本视为异常值， 如果为0.0则prediction_col列输出均为0.0非异常。 0.0 contamination_error 是 计算分位数时允许的误差，如果为0.0则实际计算时为contamination * 0.01。 0.0 seed 是 随机种子。 0
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样例 数据样本为信用卡欺诈检测数据，包含Time，V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7，V8，V9，V10，V11，V12，V13，V14，V15，V16，V17，V18，V19，V20，V21，V22，V23，V24，V25，V26，V27，V28，Amount等特征。 图1 数据样本 配置流程 下图上边部分运行孤立森林算子，得到异常检测结果和孤立森林模型，下边部分加载保存的模型和新的数据进行预测。 图2 配置流程 参数设置 图3 参数设置界面 查看结果
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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 成本说明 OBS 需要创建一个OBS桶将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 OBS的使用涉及以下几项费用： 存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，使用DLI的队列资源时，按照队列CU时进行计费。 如购买按需计费的队列，在使用队列资源时，按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 VPC VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。 VPC本身不收取费用。 但如有互联网访问需求，您需要购买弹性公网IP。弹性公网IP提供“包年/包月”和“按需计费”两种计费模式。 了解VPC计费说明。 DMS Kafka Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 Kafka版支持按需和包周期两种付费模式。Kafka计费项包括Kafka实例和Kafka的磁盘存储空间。 了解Kafka计费说明。 RDS MySQL 数据库 RDS for MySQL提供在线云数据库服务。 RDS对您选择的数据库实例、数据库存储和备份存储（可选）收费。 了解RDS计费说明。 DLV DLV适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的可视化组件，快速定制数据大屏。 使用DLV服务的费用主要是DLV包年包月套餐的费用，您可以根据实际使用情况，选择合适的版本规格。 了解DLI产品价格详情。
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