= 157286400 B = 150 MB but diskspace consumed = 402653184 B = 384 MB 解决办法 增加配额大小,即重新设置目录的配额大小。 hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 150G /目录名 清空配额。
Consumer$ConsumerThread.run(Consumer.java:40) 可能原因 客户端和服务端Jar版本不一致。 解决办法 修改Consumer应用程序中Kafka jar,确保和服务端保持一致。 父主题: 使用Kafka
se的数据目录下,如$rootDir/data/$nameSpace/$tableName/$tableName,那样创建表就会失败。 解决办法: 出现该问题时,请检查该表对应的HBase数据目录是否存在,如果存在请将该目录重命名。 HBase数据目录由$rootDir/data
Unreachable From 192.168.85.50 icmp_seq=4 Destination Host Unreachable 解决办法 设置为正确的IP,必须为本机的IP,如果端口被占用,重新配置一个空闲的端口。 配置正确的证书路径。 联系网络管理员,恢复网络。 父主题:
解决方法参考2。 如果不是上述原因,则请参考提交Storm拓扑失败,提示Failed to check principle for keytab。 解决办法 认证异常。 登录客户端节点,进入客户端目录。 执行以下命令重新提交任务。(业务jar包和Topology根据实际情况替换) source
经分析因为在读取数据时Kafka客户端会比较待读取数据大小和配置项“max.partition.fetch.bytes”值,若超过此配置项值,则抛出上述异常。 解决办法 在初始化建立Kafka消费者实例时,设置此配置项“max.partition.fetch.bytes”的值。 例如,参考本例,可以将此配置项设置为“5252880”:
将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。如果 Hive和Pig这样的项目使用Tez而不是MapReduce作为其数据处理的骨干,那么将会显著提升它们的响应时间,Tez构建在YARN之上,能够不需要做任何改动地运行MR任务。 商用 Tez简介 4 MRS支持Presto
comparator,filterIfMissing,latestVersionOnly)"} hbase shell下面做复杂的查询请使用API进行处理。 参数说明: family:需要查询的列所在的列族,例如info; qualifier:需要查询的列,例如name; compareOp:比较符,例如=、>等;
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件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。 REST API接口的执行方式是通过HTTP请求进行。 HTTP请求的格式为:http://<JobManag
日志级别 级别 描述 FATAL FATAL通常表示程序断言错误。 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。 如果您需要修改日志级别,请执行如下操作: 登录FusionInsight
级别 描述 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表示系统及各事件正常运行状态信息。 DEBUG DEBUG表示系统及系统调试信息。 如果您需要修改日志级别,请执行如下操作:
batch时,会对不同的分区创建一个目录。如果一个batch里面的数据对应了过多的分区,那么一次insert就会生成较多的分区目录,后台merge线程处理速度跟不上分区增加的速度,社区规格是每秒不超过一个数据目录。 具体的操作:确认一个batch的数据对应了多少个分区,insert的时候,尽量保证一个batch包含的分区数是1。
件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。 REST API接口的执行方式是通过HTTP请求进行。 HTTP请求的格式为:http://<JobManag
件“flink-conf.yaml”中配置“jobmanager.web.port”来修改监测端口。 使用Netty和Netty路由器库来处理REST请求和解析URL。 REST API接口的执行方式是通过HTTP请求进行。 HTTP请求的格式为:http://<JobManag
clickhouse.map-string-as-varchar 是否将ClickHouse数据源String和FixedString类型处理成Varchar类型 默认值:true true clickhouse.socket-timeout 连接ClickHouse数据源超时时长
调整。 Kafka开源特性 可靠性 提供At-Least Once,At-Most Once,Exactly Once消息可靠传递。消息被处理的状态是在Consumer端维护,需要结合应用层实现Exactly Once。 高吞吐 同时为发布和订阅提供高吞吐量。 持久化 将消息持久
因此提交结构流任务时,需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下,确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作: 将Spark客户端目录下spark-default.conf文件中的spark
建表时分区不要超过10万个,分区太多会影响元数据加载速度,阻塞查询 Impala元数据和分区、文件数量正相关,太多分区会导致Impala元数据占用内存过大,刷新元数据时需要扫描的分区文件就越多,极大地降低查询效率。 建表时整数类型的分区键不补前置0,例如'hour=01'等分区 整数类型分区使用补齐前缀0的方式,
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