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spark.ui.retainedJobs 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。 1000 spark.ui.retainedStages 在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的stage数。 1000 HistoryServer HistorySe
success-file'。 sink.partition-commit.policy.class - String 用于实现分区提交策略接口的分区提交策略类。 仅在自定义提交策略中生效。 sink.partition-commit.success-file.name _SUCCESS
为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介 绍
获取账号ID信息 使用待配置MRS与LakeFormation对接的用户，登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面获取“账号ID”、项目列表中查看项目ID。 为当前用户授权使用LakeFormation的权限。 在左上角单击“”，选择“大数据
未知 该服务中所有角色实例状态为“未知”。 正在恢复 后台系统正在尝试自动启动服务。 亚健康 该服务所依赖的服务状态不正常，异常服务的相关接口无法被外部调用，此时与状态不正常服务相关的上层业务会受到影响。 HBase、Hive、Spark和Loader组件可显示“亚健康”（Subhealthy）状态。
keystore-password”和“security.ssl.truststore-password”的值，需要使用Manager明文加密API进行获取，执行curl -k -i -u user name:password -X POST -HContent-type:application/json
AvroSource文件： # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/s
Python应用程序的工具，版本要求不低于3.6，最高不超过3.9。 安装setuptools Python3开发环境的基本配置，版本如47.3.1。 jaydebeapi Python3开发环境的基本配置，可以通过该模块使用Java的JDBC来连接数据库。 准备运行环境 进行应用开发时，需要同时准备代码的运
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
建的并行文件系统下残留脏数据，请用户手动删除。 获取AK/SK信息。 将鼠标移到右上角登录用户名处，在下拉列表中选择“我的凭证”。 在“API凭证”中，记录并保存“账号ID”的值，作为DomainID。 单击“访问密钥”页签，单击“新增访问密钥”，输入验证码或密码。单击“确定”，生成并下载访问密钥，在
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
、!=、IN、NOT IN、IS NULL、IS NOT NULL和BETWEEN AND。 批量GET查询 批量GET即在HBase的API中将所要查询的多个Row Key封装成一个List<Get>，然后请求这个列表以获取数据的查询方式。该方式能避免每个Row Key都发起一次请求。
系统性能下降，慢盘会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如：作业提交运行变慢、页面响应迟钝、接口响应超时等），甚至出现崩溃或错误。 系统故障：慢盘故障可能会导致系统故障，从而导致客户的业务受到影响。如果慢盘上存储的数据包含关键信息，可能会导致系统崩溃或数据丢失。
Class hiveMetaClass = Class.forName("org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException"); Class hiveShimClass = Class.forName("org.apache
设置为“false”。 说明： 参数“rollInterval”、“rollSize”和“rollCount”可同时配置，三个参数采取优先原则，哪个参数值先满足，优先按照哪个参数进行压缩。 hdfs.idleTimeout 0 自动关闭空闲文件超时时间，单位：秒。 hdfs.batchSize
httpcore-<version>.jar libthrift-<version>.jar log4j-<version>.jar slf4j-api-<version>.jar zookeeper-<version>.jar scala-library-<version>.jar 通过JDBC访问Spark
com”，iam的Endpoint为“iam.xxx.huawei.com”。 获取AK/SK信息。 将鼠标移到右上角登录用户名处，在下拉列表中选择选择“我的凭证”。 在“API凭证”中，记录并保存“账号ID”的值，作为DomainID。 图3 账号ID 单击“访问密钥”页签，单击“新增访问密钥”，输入验证码或密码。单击“确定”，生成并下载访问密钥，在
的运行在Yarn上，配置项包括yarn container的内存，虚拟内核，端口等。 Pipeline： 为适应某些场景对降低时延的需求，设计多个Job间采用Netty直接相连的方式传递数据，即分别使用NettySink用于Server端、NettySource用于Client端
ter_<集群ID>_Services_ClientConfig\HDFS\hdfs-example-normal\lib\slf4j-api-1.7.10.jar;D:\FIClient\nonSafety\FusionInsight_Cluster_<集群ID>_Servic
Interval Spark RDD的执行周期，单位：秒。 1 Max Rate Per Partition 使用Kafka direct stram API时，从每个Kafka分区读取数据的最大速率限制，单位：个/秒， 0表示无限制。 0 Parallelism 写Hudi时的并发数。 100
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