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JobHistoryServer进程的垃圾回收时间过长,可能影响该JobHistoryServer进程正常提供服务。 可能原因 该节点JobHistoryServer实例堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 >
print("------------------read_write_kafka----------------") read_write_kafka() 表1 使用Python提交普通作业参数说明 参数 说明 示例 bootstrap.servers Kafka的Broker实例业务IP和端口。 192
parseInt(tokens[2])); return person; } }); //使用filter函数筛选出女性网民上网时间数据信息 JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>>
NodeManager进程的垃圾回收时间过长,可能影响该NodeManager进程正常提供服务。 可能原因 该NodeManager节点实例堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 >
History2x进程不可用,进程不可用时仅会造成无法查询Spark任务历史执行记录。 可能原因 该节点JobHistory2x进程堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程Full GC频繁。 处理步骤 检查Full GC次数 在FusionInsight Manager首页,选择“运维
History2x进程不可用,进程不可用时仅会造成无法查询Spark任务历史执行记录。 可能原因 该节点JobHistory2x进程堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 >
数中“-Xmx”和“-Xms”值保持一致。 建议根据“Kafka直接内存资源状况”调整“KAFKA_HEAP_OPTS”的值为“Kafka使用的直接内存大小”的两倍(可根据实际业务场景进行修改)。“Kafka直接内存资源状况”可在FusionInsight Manager首页,选择“集群
IndexServer2x进程不可用,开启索引服务的Carbon业务执行变慢或失败。 可能原因 该节点IndexServer2x进程堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 >
IndexServer2x进程不可用,开启索引服务的Carbon业务执行变慢或失败。 可能原因 该节点IndexServer2x进程堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程Full GC频繁。 处理步骤 检查Full GC次数 在FusionInsight Manager首页,选择“运维
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事务样例工程无需执行此步骤。 图2 复制配置文件绝对路径 使用clickhouse-example.properties路径替换Demo.java中getProperties()方法中proPath的路径。 图3 Demo.java路径替换 使用clickhouse-example.prop
addIndexColumn(new HColumnDescriptor("info"), "age", ValueType.String); 相关操作 使用命令创建索引表。 您还可以通过TableIndexer工具在已有用户表中创建索引。 <table_name>用户表必须存在。 hbase org
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甚至造成JDBCServer2x进程不可用,Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间 在FusionInsight Manager首页,选择“运维 >
分布式模式下,应注意Driver和Executor之间的参数传递 在Spark编程时,总是有一些代码逻辑中需要根据输入参数来判断,这种时候往往会使用这种方式,将参数设置为全局变量,先给定一个空值(null),在main函数中,实例化SparkContext对象之前对这个变量赋值。然而,
addIndexColumn(new HColumnDescriptor("info"), "age", ValueType.String); 相关操作 使用命令创建索引表。 您还可以通过TableIndexer工具在已有用户表中创建索引。 <table_name>用户表必须存在。 hbase org
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甚至造成JDBCServer2x进程不可用,Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程Full GC频繁。 处理步骤 检查Full GC次数 在FusionInsight Manager首页,选择“运维