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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.conf配置文件中，在spark
* 用户自己生成的Token的TOKENID */ token.append("username=\"PPVz2cxuQC-okwJVZnFKFg\"").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的HMAC */ token
可以参考修改集群服务配置参数，进入Yarn“全部配置”页面。需将NodeManager的“yarn.nodemanager.recovery.enabled”配置项为“true”后才生效，默认为“true”，这样在YARN重启的异常场景时会定时删除多余的本地日志，避免问题的出现。 父主题：
appsSubmitted 已经提交的任务数。 appsCompleted 已经完成的任务数。 appsPending 正在挂起的任务数。 appsRunning 正在运行的任务数。 appsFailed 已经失败的任务数。 appsKilled 已经被kill的任务数。 totalMB Yarn资源总的内存。
系统每30秒周期性检查YARN服务处于挂起状态（Pending）的任务数量，并把挂起状态的任务数量和阈值进行比较。当检测到挂起状态的任务数超过阈值时产生该告警。 用户可通过在MRS Manager中的“系统设置 > 阈值配置 > 服务 > Yarn > 队列root正在挂起的任务 > 队列root正在挂起的任务”修改阈值。
其拖到右侧的操作界面中并将其连接。 例如采用Kafka Source、File Channel和HDFS Sink，如图3所示。 图3 Flume配置工具示例 双击对应的source、channel以及sink，根据实际环境并参考表1设置对应的配置参数。 如果想在之前的“properties
DEBUG表示记录系统及系统的调试信息。 如果您需要修改日志级别，请执行如下操作： 参考修改集群服务配置参数进入Hue服务“全部配置”页面。 在左侧导航栏选择需修改的角色所对应的“日志”菜单。 在右侧选择所需修改的日志级别。 保存配置，在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 重新启动配置过期的服务或实例以使配置生效。
* 用户自己生成的Token的TOKENID */ token.append("username=\"PPVz2cxuQC-okwJVZnFKFg\"").append(LINE_SEPARATOR); /** * 用户自己生成的Token的HMAC */ token
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行：hbase
个分组（目标分组）。 前提条件 源分组和目标分组均存在。 当前用户具备源分组和目标分组的编辑“Group Edit”权限。 当前用户具备源分组的作业编辑“Jobs Edit”权限或待迁移作业的编辑“Edit”权限。 操作步骤 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
具体可以按照下面的计算公式来保留2个小时的历史版本数据： 版本数设置为3600*2/版本interval时间，版本interval时间来自于flink作业的checkpoint周期，或者上游批量写入的周期。 COW表如果业务没有历史版本数据保留的特殊要求，保留版本数设置为1。 COW表的每个版本都是表的全量数据
app1中的部分标签表达式（例如，仅支持调用“default label”），那么app1在运行时，拥有“label1”标签表达式的部分任务的资源请求将无法获得资源，从而被挂起，不能正常运行。 因此当把应用程序从“lost_and_found”队列移动到其他运行正常的队列上时，需
ata数据存储的HDFS block对扫描任务进行分割。扫描任务由集群中的执行器执行。扫描任务可以并行、部分并行，或顺序处理，具体采用的方式取决于执行器的数量以及配置的执行器核数。 查询任务的某些部分可在独立的任务级上处理，例如select和filter。查询任务的某些部分可在独
app1中的部分标签表达式（例如，仅支持调用“default label”），那么app1在运行时，拥有“label1”标签表达式的部分任务的资源请求将无法获得资源，从而被挂起，不能正常运行。 因此当把应用程序从“lost_and_found”队列移动到其他运行正常的队列上时，需
ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 RESName 产生告警的资源名称。 对系统的影响 如果Manager的WebService浮动IP地址异常，用户无法登录和使用Manager。如果Manager的数据库异常，
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明：
carbon RENAME TO test_db.carbondata; 系统响应 CarbonData库中的文件夹将显示新表名称，可以通过运行SHOW TABLES显示新表名称。 父主题： CarbonData语法参考
用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路
Kafka服务异常。 客户端Consumer侧采用非安全访问，服务端配置禁止访问。 客户端Consumer侧采用非安全访问，Kafka Topic设置ACL。 原因分析 查看Kafka服务状态： MRS Manager界面操作：登录MRS Manager，依次选择“服务管理 >
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