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SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响性能。
在Superior调度模式下，如果出现单个NodeManager故障，可能会导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的attempt连续在一个节点上失败3次，那么该application的AppMaster就会将该节点加入黑名单，之后AppMaste
以root用户登录任意一个Master节点，切换到omm用户。 su - omm 使用如下命令查看当前节点是否为OMS主节点。 sh ${BIGDATA_HOME}/om-0.0.1/sbin/status-oms.sh 回显active即为主节点，否则请登录另一个Master节点。
执行。 一个DataBase内，只允许有一个正在执行的备份作业。 Doris数据备份支持最小分区（Partition）级别的操作，当表的数据量很大时，建议按分区分别执行，以降低失败重试的代价。 因为备份恢复操作，操作的都是实际的数据文件，所以当一个表的分片过多，或者一个分片有过多
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table
然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。 前提条件 在执行批量加载时需要通过“Dimporttsv.bulk.output”参数指定文件的输出路径。
SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响性能。
方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析 由于窗口使用自定义窗口，这时窗口的状态使用ListState，且同一个key值下，value的值非常多，每次新的value值到来都要使用RocksDB的merge()操作；触发计算时需要将该key值下所有的value值读出。
实现可用子网IP的扩充。切换子网不会影响当前已有节点的IP地址和子网。 如需对网络ACL出规则进行配置请参考如何配置网络ACL出规则？。 未关联网络ACL时切换子网 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 在“网络信息”区
reporter.alarm.job.alarm.rocksdb.metrics.duration，默认180s）检查作业RocksDB监控数据，如果作业RocksDB的Pending Compaction预估总大小持续达到用户配置的阈值，则发送告警。当作业RocksDB的Pending
HBase集群容灾作为提高HBase集群系统高可用性的一个关键特性，为HBase提供了实时的异地数据容灾功能。它对外提供了基础的运维工具，包含灾备关系维护，重建，数据校验，数据同步进展查看等功能。为了实现数据的实时容灾，可以把本HBase集群中的数据备份到另一个集群。支持HBase表普通写数据与Bulkload批量写数据场景下的容灾。
指定文件数据块的其中一个副本存放到高可靠性的节点上。 “/data”目录下的数据块，默认三副本情况下，其中至少有一个副本会被存放到RACK1或RACK2机架的节点上（RACK1和RACK2机架的节点为高可靠性节点），另外两个副本会被分别存放到RACK3和RACK4机架的节点上。
0及以后版本。 典型场景说明 本样例中Job每秒生成1条数据，将数据写入到Hudi表中，再读取并打印Hudi表中的数据。 开发思路 写Hudi： 通过一个随机生成数据类来生成数据。 将生成的数据转化为DataStream<RowData>。 将数据写入到Hudi表中。 读Hudi： 读取Hudi表中的数据。
执行。 一个DataBase内，只允许有一个正在执行的恢复作业。 Doris数据恢复支持最小分区（Partition）级别的操作，当表的数据量很大时，建议按分区分别执行，以降低失败重试的代价。 因为备份恢复操作，操作的都是实际的数据文件。所以当一个表的分片过多，或者一个分片有过多
1.如果“yarn.nodemanager.aux-services”配置项已存在，则在value中添加“spark_shuffle”，且用逗号和其他值分开。 2.“spark.shuffle.service.port”的值需要和上面“yarn-site.xml”中的值一样。 父主题：
数据处理规则 用开始位置和结束位置去截取原字段的值，生成新字段。 结束位置为“-1”时，表示字段的末尾。其它情况下，结束位置不能小于开始位置。 字符截取的开始位置或结束位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下：
数据处理规则 用开始位置和结束位置去截取原字段的值，生成新字段。 结束位置为“-1”时，表示字段的末尾。其他情况下，结束位置不能小于开始位置。 字符截取的开始位置或结束位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下：
Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限
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