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开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 问题 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector
使用kafka采集数据时报错IllegalArgumentException 问题 线程“main”报错 org.apache.kafka.common.KafkaException，构造kafka消费者失败，报错： java.lang.IllegalArgumentException:
开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 问题 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector
Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Scala样例代码 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。
引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务，任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/F
使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据无法同步ro、rt表 问题 使用Spark SQL删除MOR表后重新建表写入数据不能实时同步ro、rt表，报错如下： WARN HiveSyncTool: Got runtime exception when hive syncing
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2或以上。 JDK JDK使用1.7或者1.8版本。 说明： 基于安全考虑，MRS集群服务端只支持TLS 1.1和TLS 1.2加密协议，IBM
开启Kafka高可靠功能 操作场景 如果需执行表1中的CDL数据同步任务时，需开启Kafka高可靠性功能，防止当Kafka发生故障或者Kafka重启时传输的数据丢失。 表1 使用MRS Kafka同步数据的CDL任务 数据源 目的端 描述 MySQL Hudi 该任务支持从MySQL同步数据到Hudi。
CarbonData调优思路 查询性能调优 CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数
配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置场景 Spark SQL Adaptive Execution特性用于使Spark SQL在运行过程中，根据中间结果优化后续执行流程，提高整体执行效率。当前已实现的特性如下： 自动设置shuffle partition数。
CREATE VIRTUAL SCHEMA CREATE/DROP/SHOW VIRTUAL SCHEMA(S) CREATE HetuEngine中的CREATE语句用来创建SCHEMA映射，通过映射信息对外开放本域数据源。 语法如下： CREATE VIRTUAL SCHEMA
CarbonData调优思路 查询性能调优 CarbonData可以通过调整各种参数来提高查询性能。大部分参数聚焦于增加并行性处理和更好地使用系统资源。 Spark Executor数量：Executor是Spark并行性的基础实体。通过增加Executor数量，集群中的并行数量
Spark应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装JDK 开发环境的基本配置。版本要求：1.7或者1.8。 说明： 基于安全考虑，MRS 服务端只支持TLS
调测HetuEngine Python3应用 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 操作场景 在python3程序代码完成开发后，可以在Windows环境或者上传到Linux环境进行调测，和集群业务平面网络互通时，可以直接在本地进行调测。 操作步骤 参考导入并配置HetuEngine
初始化存量表的分区 命令功能 计算每个历史分区的最后修改时间，以“lastUpdateTime=最后修改时间”的格式将每个分区的最后修改时间写入每个分区下的“.hoodie_partition_metadata”文件中。TTL会依据“当前系统时间 - 分区最后修改时间”来判断每个分区是否老化。
调测Kudu应用 使用Maven编译。 解决“Error:(123,49) java: -source 1.5 中不支持 diamond 运算符”错误： 得到输出包： 上传jar包到Linux服务器执行。 父主题： Kudu开发指南（普通模式）
调测Kudu应用 使用Maven编译。 解决“Error:(123,49) java: -source 1.5 中不支持 diamond 运算符”错误： 得到输出包： 上传jar包到Linux服务器执行。 父主题： Kudu开发指南（安全模式）
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