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优化HDFS DataNode RPC的服务质量 配置场景 当客户端写入HDFS的速度大于DataNode的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。
点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD
d命令行中加入如下参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reduc
-client-example工程resources目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令启动SpringBoot服务： 在Windows环境下执行： cd /d d:\hive-rest-client-example java -jar hive-rest-client-example-8
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close(); } catch (IOException e) {
储新队列的信息。 假设用户提交一个MR任务到叶子队列test11上。当任务运行时，删除叶子队列test11，这时提交队列自动变为lost_and_found队列（找不到队列的任务会被放入lost_and_found队列中），任务暂停运行。要启动该任务，用户将任务移动到叶子队列te
parallelism = 100; 重置（Reset）： RESET 系统响应 如果运行成功，将记录在driver日志中。 如果出现故障，将显示在用户界面（UI）中。 父主题： Hudi DML语法说明
批量构建HBase全局二级索引数据 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下，可基于MapReaduce任务，批量构建已有数据的索引数据。 批量构建全局二级索引数据 只有处于INACTIVE状态的索引才能进行批量构建，如需重建索引数据，请先修改索引状态。 数据表中存在大量数
时间监控信息 图2 关系图 回答 Flink引入了第三方软件包RocksDB的缺陷问题导致该现象的发生。建议用户将checkpoint设置为FsStateBackend方式。 用户需要在应用代码中将checkpoint设置为FsStateBackend。例如： env.setStateBackend(new
统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK Java/Scala开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。
长周期的YARN服务而言，用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。 YARN支持在新的ApplicationAttempt启动时，保留之前Container的状态，因此运行中的作业可以继续无故障的运行。 图1 AM作业保留 配置描述 参考修改集群服务配置参数进入Ya
的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如
“#”用于区分不同的索引，“;”用于区分不同的列族，“,”用于区分不同的列。 tablename.to.index：创建索引的用户表表名。 indexspecs.to.add：创建索引对应的用户表列。 其中命令中各参数的含义如下： IDX1：索引名称 cf1：列族名称。 q1：列名。 datatyp
储新队列的信息。 假设用户提交一个MR任务到叶子队列test11上。当任务运行时，删除叶子队列test11，这时提交队列自动变为lost_and_found队列（找不到队列的任务会被放入lost_and_found队列中），任务暂停运行。要启动该任务，用户将任务移动到叶子队列te
MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 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。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
t<tuple,Time>的方式来表示，tuple是元组，包含了数据结构和数据内容，Time就是该数据的逻辑时间。 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在MRS产品中进行API方式认证。 父主题： Storm应用开发概述
TBLPROPERTIES('SORT_COLUMNS'='column1') 在执行该命令后，新的导入会使用新的SORT_COLUMNS配置值。 用户可以根据查询的情况来调整SORT_COLUMNS，但是不会直接影响旧的数据。所以对历史的segments的查询性能不会受到影响，因为历史的
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组
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