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--堆外内存 基于Spark进行ETL计算，CPU核心 ：内存比例建议>1:2，推荐1：4~1：8 上一个规则是指纯读写的资源配比，如果Spark的作业除了读写还有业务逻辑计算，该过程会导致需要内存增加，因此建议CPU核心与内存的比例大于1：2，如果逻辑比较复杂适当调大内存，这要基于实际情
证。 Kerberos认证配置 客户端配置。 在Flink配置文件“flink-conf.yaml”中，增加kerberos认证相关配置（主要在“contexts”项中增加“KafkaClient”），示例如下： security.kerberos.login.keytab: /
HDFS路径：/user/userinput 图1 从OBS导入数据至HDFS 提交Spark SQL语句。 在MRS控制台选择“作业管理”，具体请参见运行Spark作业。 只有“mrs_20160907”集群处于“运行中”状态时才能提交Spark SQL语句。 输入创建表的Spark SQL语句。
safety ... 重启数据库服务： #停止 pg_ctl stop #启动 pg_ctl start CDL同步任务支持的数据类型及映射关系 主要介绍CDL同步任务支持的数据类型，以及源端数据库数据类型跟Spark数据类型的映射关系。 表3 PgSQL和Spark数据类型映射关系 PostgreSQL数据类型
例如1小时左右生成一个Compaction计划的话，执行Compaction计划的调度任务应该至少半小时调度一次。 Compaction作业配置的资源，vcore数至少要大于等于单个分区的桶数，vcore数与内存的比例应为1：4即1个vcore配4G内存。 父主题： Bucket调优示例
“/var/log/Bigdata/nodeagent/scriptlog/ssh-agent-monitor.log”。 如果把omm的用户目录删除了，需要联系MRS运维人员修复。 父主题： 节点管理类
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时，某些场景下，需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入
配置Spark应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Spark应用程序时，某些场景下，需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time elapsed (ms)/CPU time spent (ms)<10%。 主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。
-putinput_data2.txt /tmp/input，上传数据文件。 开发思路 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。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 运行前置操作
input_data2.txt /tmp/input，上传数据文件。 开发思路 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。 主要分为四个部分： 创建表，将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民，提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。
hijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWZYX0987654321"; // 算子的主要逻辑，每秒钟向流图中注入10000个元组 public void run(SourceContext<Tuple4<Long, String
rn的组件ACL规则仍将生效），用户需通过Ranger管理界面添加策略进行资源的赋权。 Ranger的权限模型由多条权限策略组成，权限策略主要由以下几方面组成： 资源 组件所提供的可由用户访问的对象，例如HDFS的文件或文件夹、Yarn中的队列、Hive中的数据库/表/列等。 用户
GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time elapsed (ms)/CPU time spent (ms)<10%。 主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。
Master组成。其中ResourceManager是一个全新的资源管理系统，而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 父主题： MapReduce
HBase客户端使用实践 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用HBase客户端。 前提条件 已安装客户端。例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 各组件业务用户由MRS集群管理员根据业务需要创建。
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