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saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
collapsingmergetree/。 建议少或不增删数据列 业务提前规划列个数,如果将来有更多列要使用,可以规划预留多列,避免在生产系统跑业务过程中进行大量的alter table modify列操作,导致不可以预知的性能、数据一致性问题。 对于批量数据清理,建议根据分区来操作:
要影响写入性能,如果写入性能明显下降,可以适当调整该参数,参数值按照0.5倍速率调大。注意:需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”, 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% /
置”,进入HBase服务参数“全部配置”界面。 在HBase全部配置界面查看参数。 配置入口 配置项 默认值 描述 “HMaster > 系统” hbase.coprocessor.master.classes org.apache.hadoop.hbase.hindex.server
级别用256,TB级别用512,PB级别用1024。 DICTIONARY_EXCLUDE 设置指定列不生成字典,适用于数值复杂度高的列。系统默认为String类型的列做字典编码,但是如果字典值过多,会导致字典转换操作增加造成性能下降。 一般情况下,列的数值复杂度高于5万,可以被
dbcp.username" = "test", -- 关系型数据库密码,命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险,在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能,避免信息泄露。 "qubit.sql.dbcp.password" = "xxx"); 父主题: 使用Hive
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
saveAsTextFile(path: String): Unit 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path: String, codec:
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) 把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中,spark把每条记录都转换为一行记录,然后写到file中。 saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None)
面。 在HBase全部配置界面查看相关参数。 表1 HBase Index相关参数 配置入口 配置项 默认值 描述 “HMaster > 系统” hbase.coprocessor.master.classes org.apache.hadoop.hbase.hindex.server
reservations:id String 预留container的ID。 reservations:resource String container的分配地址。 reservations:reserveAmount Object 预留项的总数。 containers array 分配container对象的数组。
获取样例工程并将其导入IDEA,导入样例工程依赖jar包。通过IDEA配置并生成jar包。 准备样例工程所需数据。 将场景说明中的原日志文件放置在HDFS系统中。 本地新建两个文本文件,分别将log1.txt及log2.txt中的内容复制保存到input_data1.txt和input_data2
群的配置数据与后台配置数据。 若集群中某些服务的配置状态为“失败”时,同步指定服务的配置数据与后台配置数据。 同步MRS集群组件配置参数对系统的影响 同步集群或服务配置后,需要重启配置过期的服务。重启时对应的服务不可用。 同步角色实例配置后,需要重启配置过期的角色实例。重启时对应的角色实例不可用。
log4j.logger.org.apache.hadoop.fs.obs=WARN log4j.logger.com.obs=WARN OBS文件系统打印大量日志可能导致读写性能受影响,可通过调整OBS客户端日志级别优化,日志调整方式如下: cd ${client_home}/HDFS/hadoop/etc/hadoop
获取样例工程并将其导入IDEA,导入样例工程依赖jar包。通过IDEA配置并生成jar包。 准备样例工程所需数据。 将场景说明中的原日志文件放置在HDFS系统中。 本地新建两个文本文件,分别将log1.txt及log2.txt中的内容复制保存到input_data1.txt和input_data2
reservations:id String 预留container的ID。 reservations:resource String container的分配地址。 reservations:reserveAmount object 预留项的总数。 containers array 分配container对象的数组。
如果通过Manager界面操作,需要已登录MRS集群Manager界面,详情请参考访问MRS集群Manager。 修改MRS集群组件配置参数对系统的影响 配置HBase、HDFS、Hive、Spark、Yarn、MapReduce服务属性后,需要重新下载并更新客户端配置文件。 集群中
使得Join计算的性能大大降低,该过程如图1所示: 图1 无同分布数据传输流程 由于数据表文件是以HDFS Block方式存放在物理文件系统中,如果能把两个需要Join的文件数据块按Join Key分区后,一一对应地放在同一台机器上,则在Join计算的Reduce过程中无需传递数据,直接在节点本地做Map