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最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop Shell命令 Hadoop基
配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults
(%) 80 配置当前租户在“default”资源池中使用的计算资源百分比。“计算资源”选择“Yarn”时配置。 默认资源池最大容量 (%) 70 配置当前租户在“default”资源池中使用的最大计算资源百分比。“计算资源”选择“Yarn”时配置。 储存资源 HDFS 为当前租户选择存储资源。
最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基
进入到FsImage存储目录，查看最新的FsImage的生成时间。 cd 备NameNode存储目录/current stat -c %y $(ls -t | grep "fsimage_[0-9]*$" | head -1) 执行date命令获取系统当前时间。 计算最新FsImage的生成时间和当前时间的时间差
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default
eckpoint文件中，应用失败重启时可以直接读取偏移量信息。 图1 Direct Kafka接口数据传输 需要注意的是，Spark Streaming可以在失败后重新从Kafka中读取并处理数据段。然而，由于语义仅被处理一次，重新处理的结果和没有失败处理的结果是一致的。 因此，Direct
选择“叶子租户”。当选中“叶子租户”时表示当前租户为叶子租户，无法再添加子租户。当选中“非叶子租户”时表示当前租户可以再添加子租户。 计算资源 选择“Yarn”，系统将自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。计算资源不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源选择“Yarn”时，“配置模式”可选“基础”或“高级”。
节点分析，分析当前的SQL语句是什么原因导致部分节点占用比其他节点更多资源，是计算还是数据存储倾斜导致，或者是软件bug导致。 每个节点资源占用都比较高 如果集群所有节点资源占用都比较高，说明集群整体比较忙，需要单独确认需要调优的SQL语句，单独调优。如果SQL也无调优余地，集群
Flink应用开发简介 组件介绍 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
(%) 80 配置当前租户在“default”资源池中使用的计算资源百分比。“计算资源”选择“Yarn”时配置。 默认资源池最大容量 (%) 70 配置当前租户在“default”资源池中使用的最大计算资源百分比。“计算资源”选择“Yarn”时配置。 储存资源 HDFS 为当前租户选择存储资源。
SQL命令如下（根据具体情况选择需要执行的SQL命令）： 生成表级别统计信息（扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS 生成sizeInBytes和rowCount。 使用ANALYZE语句收集统计信息时，无法计算非HDFS数据源的表的文件大小。 生成表级别统计信息（不扫表）：
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
SQL命令如下（根据具体情况选择需要执行的SQL命令）： 生成表级别统计信息（扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS 生成sizeInBytes和rowCount。 使用ANALYZE语句收集统计信息时，无法计算非HDFS数据源的表的文件大小。 生成表级别统计信息（不扫表）：
设置ZNODE数据 HetuEngine审计日志 作业管理 添加外部数据源 删除外部数据源 修改外部数据源 创建计算实例 启动计算实例 停止计算实例 删除计算实例 查询计算实例 修改计算实例配置 MRS的审计日志保存在数据库中，可通过“审计管理”页面查看及导出审计日志。 组件审计日志的文件
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default
出列的序号。 ORDER BY子句在GROUP BY或HAVING子句之后，在OFFSET、LIMIT或FETCH FIRST子句之前进行计算。 按照SQL规范，ORDER BY子句只影响包含该子句的查询结果的行顺序。HetuEngine遵循该规范，并删除该子句的冗余用法，以避免对性能造成负面影响。
顺序依次执行相关操作。 当“状态”显示为“卸载失败”时，在“失败任务”中查看错误提示信息，查找相应日志来定位处理。 如果任务失败，选择“重试卸载”，只有当“状态”显示为“可用”时，才能进入下一步操作。 卸载失败或者重试后仍然失败，不能直接再点安装，请联系运维人员。 回退升级补丁时增加的配置
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