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入文件。 选择“FILE”，表示按文件分割源文件，即每个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输入文件，同一个源文件可分割至多个map，数据保存至
入文件。 选择“FILE”，表示按文件分割源文件，即每个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输入文件，同一个源文件可分割至多个map，数据保存至
kers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark
运行日志 FATAL FATAL表示系统运行的致命错误信息。 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
carbon.enable.badrecord.action.redirect false 是否在数据加载中开启redirect方式来处理bad records。启用该配置后，源文件中的bad records会被记录在指定存储位置生成的CSV文件中。在Windows操作系统中
运行日志 FATAL FATAL表示系统运行的致命错误信息。 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
FemaleInfoCollectionPrint： // 参数解析: // <batchTime>为Streaming分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。
kers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark
MiniBatch聚合的核心思想是将一组输入的数据缓存在聚合算子内部的缓冲区中。当输入的数据被触发处理时，每个key只需一个操作即可访问状态，可以很大程度减少状态开销并获得更好的吞吐量。但是可能会增加一些延迟，因为它会缓冲一些记录而不是立即处理，这是吞吐量和延迟之间的权衡。默认未开启该功能。 API方式： //
colum_a='value1'; 则估算查询的最终条数为1000000 * 1/50 = 20000条，选择率为2%。 以下以TPC-DS Q3为例来介绍CBO是如何调整Join顺序的。 select dt.d_year, item.i_brand_id brand_id,
/srv/BigData/hadoop/data1/flumeserver/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数。建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。
l-9.2.22.v20170606.jar 普通模式下，上传过程如果遇到“Permission denied”的问题，可执行以下命令进行处理。 su - omm source /opt/client/bigdata_env hdfs dfs -chmod -R 777 /user/oozie
级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
级越高，打印出来的日志就越少。 表2 日志级别 级别 描述 ERROR ERROR表示系统运行的错误信息。 WARN WARN表示当前事件处理存在异常信息。 INFO INFO表示记录系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作：
JOIN时小表为右表。 Flink作业大小表Join去重 在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生
计算5分钟，超过5分钟该任务会出现超时异常，而这个时候被广播的表的broadcast任务依然在执行，造成资源浪费。 这种情况下，有两种方式处理： 调整“spark.sql.broadcastTimeout”的数值，加大超时的时间限制。 降低“spark.sql.autoBroad
入文件。 选择“FILE”，表示按文件分割源文件，即每个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输入文件，同一个源文件可分割至多个map，数据保存至
/srv/BigData/hadoop/data1/flumeserver/checkpoint transactionCapacity 事务大小：即当前channel支持事务处理的事件个数。建议和Source的batchSize设置为同样大小，不能小于batchSize。 61200 hdfs.path 写入HDFS的目录，此参数不能为空。
配置在两台独立的机器上。在任何一个时间点，只有一个NameNode处于Active状态，另一个处于Standby状态。Active节点负责处理所有客户端操作，Standby节点时刻保持与Active节点同步的状态以便在必要时进行快速主备切换。 为保持Active和Standby节
系统选择所有DataNode节点中偏差最多的数据量作为迁移的总数据量。 Balancer的迁移是按迭代（iteration）方式串行顺序处理的，每个iteration迁移数据量不超过10GB，每个iteration重新计算使用率的情况。 因此针对集群情况，可以大概估算每个ite
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