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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。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read
流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置，过滤无效数据。 读取HDFS数据时，提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级，不支持再定义作业，但是不影响已有作业计算。 作业故障有自动重启机制，重启策略可配置。
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。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read
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。 RocksDB的方式为merge()->merge()....->merge()->read
一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和存储会失败，因此维护多个工作数据副本，确保对失败节点重新分布处理；H
t都使用Func，生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func，然后将结果扁平化，生成新的RDD。 sa
Functions 所有的聚合函数都能通过添加over子句来当做窗口函数使用。聚合函数将在当前窗口框架下的每行记录进行运算。 下面的查询生成每个职员按天计算的订单价格的滚动总和。 select dept,userid,sal,sum(sal) over (partition by dept
t都使用Func，生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False) 先对RDD所有元素调用Func，然后将结果扁平化，生成新的RDD。 sa
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percentage参数：每个磁盘的保留空间所占磁盘百分比。DataNode会保留这么多可用空间，以备其他组件如Yarn的NodeManager运行计算时，或者预留升级时使用。 因为预留了10%的磁盘，当磁盘使用率达到90%的时候，HDFS的DataNode即会认为没有可用磁盘空间。 解决办法
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
续费的规则如下所述： 以MRS集群的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 MRS集群自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同，遵循不同的规则。 在MRS集群到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3:00尝试一次，直至MRS集群到期或者续费成功。
针对不同的应用场景，MRS使用到如下类型的弹性云服务器。 通用计算增强型：C3型、C3ne型、C6型、C6s型、C7型 内存优化型：M3型、M6型、M7型 超高I/O型：I3型、IR3型 鲲鹏内存优化型：KM1型 鲲鹏超高I/O型：KI1型 鲲鹏通用计算增强型：KC1型 针对不同的应用场景，MRS使用到如下实例的裸金属服务器。
值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入 分隔符在原始数据中连续出现两次，将生成空字符串字段。 配置输入字段列数，大于原始
示例：执行下面SQL语句，a表倾斜或b表倾斜都无法触发该优化。 select aid FROM a FULL OUTER JOIN b ON aid=bid; 不支持LEFT OUTER JOIN的右表倾斜处理。 示例：执行下面SQL语句，b表倾斜无法触发该优化。 select aid FROM
生产环境中是不能关闭的。 日志归档调优 参数“spark.eventLog.group.size”用来设置一个应用的JobHistory日志按照指定job个数分组，每个分组会单独创建一个文件记录日志，从而避免应用长期运行时形成单个过大日志造成JobHistory无法读取的问题，设置为“0”时表示不分组。
YARN结构 YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每个节点代理）。ResourceManager还与Application
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