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String messageStr = "Message_" + messageNo; long startTime = System.currentTimeMillis(); // 构造消息记录 ProducerRecord<Integer
= input.getString(0); String[] words = sentence.split(" "); for (String word : words) { word = word.trim();
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IOException { System.setProperty("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); System.setProperty("spark.kryo
如果检测到缺失Jar包，将输出“Share Lib jar file(s) not found on hdfs：”及缺失的Jar包信息。 如果Share Lib Jar包完整，将输出“All Share Lib jar file(s) found on hdfs.”。 已损坏的Jar包
-input obs://并行文件系统名称/tmp/flinkjob/test -output obs://并行文件系统名称/tmp/flinkjob/output 由于Flink作业是On Yarn运行，在配置Flink对接OBS文件系统之前需要确保Yarn对接OBS文件系统功能是正常的。
memoryOverhead”）作为内存限制，因此在off heap时，内存可能会超出此限制。 您需配置“spark-defaults.conf”文件中的参数“spark.yarn.am.memoryOverhead”以增加Memory。 父主题： CarbonData常见问题
Spark客户端设置回收站version不生效 问题 Spark客户端设置fs.obs.hdfs.trash.version=1不生效，drop table后文件在回收站的存放路径不改变。 通常，默认情况： 当fs.obs.hdfs.trash.version=2时，回收站路径为：/user/.Tr
ECS/BMS集群，spark-beeline登录后，指定location到OBS建表报错失败。 图1 错误信息 回答 HDFS上ssl.jceks文件权限不足，导致建表失败。 解决方法 使用omm用户登录Spark2x所在节点，执行如下命令： vi ${BIGDATA_HOME}/Fus
000001 : |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE |-
否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例：如果查询的范围比较大，单个序列10000个点以上，JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K，即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例：500万序列，对应内存配置为：-Xms128G -Xmx128G write_read_sc
lse后滚动重启HDFS服务，保证HDFS数据的高可靠； 对于确定存在单副本诉求的文件也可通过dfs.single.replication.exclude.pattern配置项设置单副本的数据文件和目录。 支持EVS磁盘分区容量扩容。 MRS 3.1.5.0.3 及之后的补丁版本
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server
页面，因此需要控制页面显示的Lost Executor个数。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.ui.retainedDeadExecutors Spark UI页面显示的Lost
在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > 配置”，选择“全部配置”，在NodeManager的配置文件“yarn-site.xml”中配置下面的参数来更改日志级别。 表1 参数描述 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.container-localizer
页面，因此需要控制页面显示的Lost Executor个数。 配置描述 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.ui.retainedDeadExecutors Spark UI页面显示的Lost
查看HiveServer日志“/var/log/Bigdata/hive/hiveserver/hive.log”，发现目录名不符合分区格式。 处理步骤 方法一：删除错误的文件或目录。 方法二：执行set hive.msck.path.validation=skip;，跳过无效的目录。 父主题： 使用Hive
以root用户登录集群任一Master节点。 执行如下命令编辑HDFS用到的“hdfs-site.xml”文件。 vim 客户单安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 在hdfs-site.xml文件中增加如下内容。 <property> <name>dfs.client
Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成
配置DataNode预留磁盘百分比 配置场景 当Yarn本地目录和DataNode目录配置在同一个磁盘时，具有较大容量的磁盘可以运行更多的任务，因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配置预留磁盘空间大小。配置较小
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