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扫描分区并选出待进行compaction的FileSlice，最后CompactionPlan会写入Hudi的Timeline。 执行Compaction：一个单独的进程/线程将读取CompactionPlan并对FileSlice执行Compaction操作。 使用Compaction的方式分为同步和异步两种：
从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多，如果很多，减少文件数量，提前先合并小文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。
的Hive实例组，如hive3。 Flink 人机 加入developgroup和hadoop组。设置其“主组”为developgroup。 说明： 若用户需要对接Kafka，则需创建具有Flink和Kafka组件的混合集群，或者为拥有Flink组件的集群和拥有Kafka组件的集
out.println("Inserted " + numRows + " rows"); 示例代码中，numRows是要写入的记录条数；需要特别注意写入请求的响应结果。 父主题： 开发Kudu应用
out.println("Inserted " + numRows + " rows"); 示例代码中，numRows是要写入的记录条数；需要特别注意写入请求的响应结果。 父主题： 开发Kudu应用
端增删改表的字段。 Flink读写Hudi场景下同步Hive表，仅支持使用hive_sync.mode=jdbc，不支持hms方式。 Spark使用小权限用户登录客户端创建数据库时，如果用户没有default库的OBS路径权限，将提示缺少权限，实际创建数据库成功。 MRS对接La
用PREWHERE替代WHERE，优先过滤数据，加速查询。 PREWHERE相对于WHERE在执行时的区别：首先只读取PREWHERE表达式所指定的列，根据条件做数据过滤，再根据过滤后的数据读取其他列。这通常会减少磁盘读取数据的压力。 PREWHERE只支持*MergeTree系列的表。系统配置optimi
在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10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
在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10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
maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。
DataNode出现CPU占用接近100% 原因分析 DataNode有许多写失败的日志。 图2 DataNode写失败的日志 短时间内写入大量文件导致这种情况，因此DataNode内存不足。 图3 写入大量文件导致DataNode内存不足 解决办法 检查DataNode内存配置，以及机器剩余内存是否充足。
maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。
maxPartitionBytes 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 134217728（即128M） spark.files.openCostInBytes 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。
数据连接类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 source_info 是
在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。 Streaming读取Kafka0-10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
client_body_buffer_size 设置读取客户端请求正文的缓冲区大小。如果请求主体大于缓冲区，则将整个主体或仅将其部分写入临时文件。 默认值：10240 取值范围：大于0 client_body_timeout 定义读取客户端请求正文的超时时间。超时仅针对两次连续读取操作之间的一段时间设置，而
sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch 是否批量取连续的shuffle块。对于同一个map任务，批量读取连续的shuffle块可以减少IO，提高性能，而不是逐个读取块。注意，只有当spark.sql.adaptive.enabled和spark
sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch 是否批量取连续的shuffle块。对于同一个map任务，批量读取连续的shuffle块可以减少IO，提高性能，而不是逐个读取块。 注意：只有当spark.sql.adaptive.enabled和spark
Task，这个Task通过TableScan读取小表内容到本机，在本机以HashTable的形式保存并写入硬盘上传到DFS，并在Distributed Cache中保存，在Map Task中从本地磁盘或者Distributed Cache中读取小表内容直接与大表join得到结果并输出。
影响范围 修复Manager Web 修复Manager Controller 修复Manager nodeagent 修复Kafka 修复Flink 父主题： 漏洞公告
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