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常耗时，如图1所示。 source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barrier在缓存中积压，快照的制作时间过长，导致window算子在规定时间内没有向CheckpointCoordinator报告快照制作完成，Checkp
rver造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读写都新建Session，或者使用SessionPool进行复用连接。 查询结果集ResultSet、SessionDataSet使用完成后注意关闭
常耗时，如图1所示。 source算子在瞬间发送了大量数据，所有数据的key值均相等，导致window算子处理速度过慢，使barrier在缓存中积压，快照的制作时间过长，导致window算子在规定时间内没有向CheckpointCoordinator报告快照制作完成，Checkp
置为0，会关闭此功能。由于批处理中分区中插入记录的数量众多，总会出现小文件。Hudi提供了一个选项，可以通过将对该分区中的插入作为对现有小文件的更新来解决小文件的问题。此处的大小是被视为“小文件大小”的最小文件大小。 104857600 byte hoodie.copyonwrite
全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，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
数据存储文件生成索引信息。 用Flink状态索引，Flink写入后，不支持Spark继续写入。 Flink在写Hudi的MOR表只会生成log文件，后续通过compaction操作，将log文件转为parquet文件。Spark在更新Hudi表时严重依赖parquet文件是否存在
全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，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
同时在HDFS上生成目录“/user/developuser/examples/output-data/map-reduce”，包括如下两个文件： _SUCCESS part-00000 可以通过Hue的文件浏览器或者通过HDFS如下命令行查看： hdfs dfs -ls /user/developuser/ex
如需在Linux调测程序，需要确保当前用户对“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件，均具有可读权限。同时保证已安装Jdk并已设置java相关环境变量。 在Windows中调测程序 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 通过IntelliJ
applied to ****的错误： 原因分析 Hive的二次开发样例代码会加载core-site.xml，此文件默认是通过classload加载，所以使用的时候要把此配置文件放到启动程序的classpath路径下面。 如果修改了集群的域名，那么core-site.xml将发生变化，需要下载最新的core-site
如需在Linux调测程序，需要确保当前用户对“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件，均具有可读权限。同时保证已安装JDK并已设置java相关环境变量。 在Windows中调测程序 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 通过IntelliJ
如需在Linux调测程序，需要确保当前用户对“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件，均具有可读权限。同时保证已安装Jdk并已设置java相关环境变量。 在Windows中调测程序 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 通过IntelliJ
运行环境。 获取相关配置文件。获取方法如下。 在安装好的HDFS客户端目录下找到目录“/opt/client/HDFS/hadoop/etc/hadoop”，在该目录下获取到配置文件“core-site.xml”和“hdfs-site.xml”。将这些文件拷贝到示例工程的 src
如需在Linux调测程序，需要确保当前用户对“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件，均具有可读权限。同时保证已安装JDK并已设置java相关环境变量。 在Windows中调测程序 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 通过IntelliJ
如需在Linux调测程序，需要确保当前用户对“src/main/resources”目录下和依赖库文件目录下的所有文件，均具有可读权限。同时保证已安装Jdk并已设置java相关环境变量。 在Windows中调测程序 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 通过IntelliJ
值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 表1 参数说明 参数
UI数据大小达到最小阈值5MB。如果每个Stage的task数较小，那么其UI数据大小可能达不到该阈值，从而导致该Stage的UI数据一直缓存在内存中，直到UI数据个数到达保留的上限值（当前默认值为1000个），旧的UI数据才会在内存中被清除。 因此，在将旧的UI数据从内存中清除
SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导 Repartition时有部分Partition没数据 16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 当表名为table时，执行相关操作时出现异常
AYS。 KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE策略可以设置归档文件占用的存储空间大小 KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS策略可以清理超过某个时间点之外的归档文件 hoodie.archive.file.cleaner.size.retained
服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。 所以为了在小内存模式下能加载较大日志文件，需要对大应用开启日志滚动功能。一般情况下，长时间运行的应用建议打开该功能。
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