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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。 Job运行时，
也支持列级别的权限控制。如果要访问别人创建的表上某些列，需要授予列权限。以下介绍使用Manager角色管理功能在表授权、列授权和数据库授权三个场景下的操作。 安全模式支持配置Hive表、列或数据库的权限，普通模式不支持配置Hive表、列或数据库的权限。 MRS 3.x及后续版本支
producer.properties文件配置项 参数 描述 备注 security.protocol 安全协议类型 生产者使用的安全协议类型，当前Kerberos开启的模式下仅支持SASL协议，需要配置为SASL_PLAINTEXT。Kerberos未开启的模式下配置为PLAINTEXT。
Insight Manager的告警信息、Manager审计信息以及所有服务的审计信息到指定的存储位置。 备份支持使用SFTP协议或FTP协议，FTP协议未加密数据可能存在安全风险，建议使用SFTP。 本章节适用于MRS 3.x及以后版本。 以omm用户登录主管理节点。 用户只需
配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 源文件如下： 配置“字符串空格清除转换”算子，生成三个新字段D、E和F。 转换后，依次输出这六个字段，结果如下： 父主题： 转换算子
PASSIVE FTP协议 设置FTP传输协议： “FTP”：FTP协议。 “SSL_EXPLICIT”：显式SSL协议。 “SSL_IMPLICIT”：隐式SSL协议。 “TLS_EXPLICIT”：显式TLS协议。 “TLS_IMPLICIT”：隐式TLS协议。 不指定参数值，默认为FTP协议。
配置字段分割长度，大于原字段值的长度，则数据分割失败，当前行成为脏数据。 样例 源文件如下图： 配置“固定宽度文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 将三个字段依次输出，结果如下： 父主题： Loader输入类算子
PASSIVE FTP协议 设置FTP传输协议： “FTP”：FTP协议。 “SSL_EXPLICIT”：显式SSL协议。 “SSL_IMPLICIT”：隐式SSL协议。 “TLS_EXPLICIT”：显式TLS协议。 “TLS_IMPLICIT”：隐式TLS协议。 不指定参数值，默认为FTP协议。
配置输入字段列数，大于原始数据实际包含字段列数，全部数据成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 源文件如下： 配置“字符串空格清除转换”算子，生成三个新字段D、E和F。 转换后，依次输出这六个字段，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
配置字段分割长度，大于原字段值的长度，则数据分割失败，当前行成为脏数据。 样例 源文件如下图： 配置“固定宽度文件输入”算子，生成三个字段A、B和C。 将三个字段依次输出，结果如下： 父主题： 输入算子
配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。 Job运行时，
段列数，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成一个字段A。 源文件如下： 配置“分隔转换”算子，“分隔符”为空格，生成三个字段B、C和D： 转换后，依次输出A、B、C和D，结果如下： 父主题： Loader转换类算子
自动刷新任务，默认值为0.2，最小值为0.05。 refresh_priority：物化视图提交自动刷新任务的优先级。默认值为3，最大值为3，1表示最高优先级。高优先级的任务会有更大机会先被执行。 示例 在mv catalog和数据存储的catalog（示例中使用的数据存储的ca
加规则。 在入方向规则页签，单击“添加规则”，添加入方向规则。 优先级：优先级可选范围为1-100，默认值为1，即最高优先级。优先级数字越小，规则优先级级别越高。 策略：允许。 协议端口：基本协议/全部协议。 协议：根据实际情况选择“IPv4”或“IPv6”。 “源地址”为“安全组”且是对端集群的安全组。
调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24) 在代码中配置“spark.default.parallelism”设置并行度，优先级次之。 val conf = new SparkConf() conf
段列数，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成一个字段A。 源文件如下： 配置“分隔转换”算子，“分隔符”为空格，生成三个字段B、C和D： 转换后，依次输出A、B、C和D，结果如下： 父主题： 转换算子
调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24) 在代码中配置“spark.default.parallelism”设置并行度，优先级次之。 val conf = new SparkConf() conf
hbase shell alter 'test_table', PRIORITY=>'1' 表优先级可以通过PRIORITY属性进行设置，当PRIORITY值大于等于1时，被认为是高优先级表，建议设置为“1”即可。 创建核心表时可以直接指定PRIORITY属性，例如： create
调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD.groupByKey(24) 在代码中配置“spark.default.parallelism”设置并行度，优先级次之。 val conf = new SparkConf() conf
经开启逻辑集群，则按需选择需要关联的逻辑集群。 “CPU优先级”：CPU优先级取值范围为-20~19，该值关联OS的NICE值，取值越小，CPU优先级越高。如需开启CPU优先级请参考开启ClickHouse租户CPU优先级配置。 “内存”：内存限制为百分比，如该值设置为80，则当
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