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Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn Client首先会检验是否有足够的资源来启动Yarn集群，如果资源足够，会将Jar包、配置文件等上传到HDFS。 Flink Yarn Client首先与Yarn Resource Mana
根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hfile.block.cache.size HBase缓存区大小，主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低，可以适当降低缓存区大小。
追加指定的内容。过程为： 实例化一个FileSystem。 由此FileSystem实例获取各类相关资源。 将待追加内容添加到HDFS的指定文件后面。 在完成后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examp
、租户关联用户等操作。Manager侧和ClickHouse侧的角色关联关系如下图所示： 当前版本支持的资源配置列表如下表所示： 资源 取值范围 描述 备注 服务级别内存资源限额 0~1 表示当前ClickHouseServer在服务器上可用内存的比例。 如服务器物理内存为10G，该值设置为0
在并发数高和数据量大时，发生shuffle后会发生大量的网络IO，提升网络缓存内存可以扩大一次性读取的数据量，从而提升IO速度。 【示例】 # 网络占用内存占整个进程内存的比例 taskmanager.memory.network.fraction: 0.6 # 网络缓存内存的最小值 taskmanager.memory
pplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其
HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令
HDFS性能调优 提升HDFS写数据性能 配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 使用活动缓存提升HDFS客户端连接性能 HDFS网络不稳定场景调优 优化HDFS NameNode RPC的服务质量 优化HDFS DataNode RPC的服务质量 执行HDFS文件并发操作命令
由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为Parquet的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark
由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为Parquet的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark
pool现任成员的资源名称数组。 resource String 资源名称。 available_resource object 该resource pool当前可用资源。 vcores, memory, .. int 可消耗数值型资源属性，当前resource pool中可用资源的属性，该属性的值以数字表示。
KrbServer及LdapServer基本原理 KrbServer及LdapServer简介 为了管理集群中数据与资源的访问控制权限，推荐安装安全模式集群。在安全模式下，客户端应用程序在访问集群中的任意资源之前均需要通过身份认证，建立安全会话链接。MRS通过KrbServer为所有组件提供Kerberos认证功能，实现了可靠的认证机制。
由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark
由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark
根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hfile.block.cache.size HBase缓存区大小，主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低，可以适当降低缓存区大小。
pool现任成员的资源名称数组。 resource String 资源名称。 available_resource object 该resource pool当前可用资源。 vcores, memory, .. int 可消耗数值型资源属性，当前resource pool中可用资源的属性，该属性的值以数字表示。
写Alluxio文件 功能简介 写文件过程为： 实例化一个FileSystem。 由此FileSystem实例获取写文件的各类资源。 将待写内容写入到Alluxio的指定文件中。 代码样例 /** * create file,write file */ private void write()
pool现任成员的资源名称数组。 resource String 资源名称。 available_resource object 该resource pool当前可用资源。 vcores, memory, .. int 可消耗数值型资源属性，当前resource pool中可用资源的属性，该属性的值以数字表示。
pool现任成员的资源名称数组。 resource String 资源名称。 available_resource object 该resource pool当前可用资源。 vcores, memory, .. int 可消耗数值型资源属性，当前resource pool中可用资源的属性，该属性的值以数字表示。
的CPU和内存资源的百分比，和配置资源组的内存软隔离。 开启内存软隔离后，当集群资源紧张时，将自动结束组内占用内存最大的若干个查询任务以减缓集群压力。当集群资源空闲时，一旦Workload Group使用资源超过预设值时，多个Workload将共享集群可用空闲资源并自动突破阈值，
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