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加如下配置，保存配置，重启服务。 配置项 参考值 作用 merge_tree.max_replicated_merges_with_ttl_in_queue CPU核数一半 在ReplicatedMergeTree队列中允许同时使用TTL合并部件的任务数。 merge_tree.
个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），如果分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Exec
权限以及Yarn队列资源管理权限。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建需要配置权限的用户、用户组或Role。 操作步骤 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > Yarn”。 选择“配置 > 全部配置”，搜索参数“yarn
v2.*; import com.huaweicloud.sdk.mrs.v2.model.*; import java.util.List; import java.util.ArrayList; public class CreateAutoScalingPolicySolution
ut适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触
操作步骤 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 单击菜单左侧的，在打开的页面中可以查看Workflow、计划、Bundles任务的相关信息。 默认显示当前集群的所有作业。 作业浏览器显示的数字表示集群中所有作业的总数。 “作业浏览器”将显示作业以下信息： 表1 MRS作业属性介绍
JobHistory Server和JDBCServer的JVM参数如表3所示。在服务端配置文件“ENV_VARS”中进行配置。JobHistory Server和JDBCServer的日志级别在服务端配置文件“log4j.properties”中设置。 表3 进程的JVM参数2 参数
ut适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触
ut适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触
权限以及Yarn队列资源管理权限。 前提条件 已安装Ranger服务且服务运行正常。 已创建需要配置权限的用户、用户组或Role。 操作步骤 登录FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 服务 > Yarn”。 选择“配置 > 全部配置”，搜索参数“yarn
登录认证用户必须与所加载环境变量（component_env）一 一对应，否则使用storm命令提交拓扑任务出错。 加载客户端环境变量且对应用户登录成功后，该用户可以在任意storm客户端下执行storm命令来提交拓扑任务，但提交拓扑命令执行完成后，提交成功的拓扑仍然在用户所对应的Storm集群中，不会出现在其他Storm集群中。
hudicow.consume.mode = INCREMENTAL;，但该参数仅限于增量视图查询，不能用于Hudi表的其他类型查询，和其他表的查询。 恢复配置可设置set hoodie.hudicow.consume.mode = SNAPSHOT;或任意值。 父主题： Hudi读操作
ap的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度
d和put适合在哪些场景使用。 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触
变差。 在事实表与维度表关联场景中可以按表设置TTL降低状态后端数据量 具体使用指导参考通过表级TTL进行状态后端优化。 合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致部分节点运
阈值设置 > Impala > 查询任务总数统计 > 执行中的查询总数”，检查阈值大小。 修改阈值大小。 选择“实例”页签，勾选所有“Impalad”实例并重启。 重启全部实例，服务不可用。重启单个实例，会导致当前实例节点正在执行的任务失败，服务可用。 重启完成后告检查警是否消失。
配置DataNode预留磁盘百分比 配置场景 当Yarn本地目录和DataNode目录配置在同一个磁盘时，具有较大容量的磁盘可以运行更多的任务，因此将有更多的中间数据存储在Yarn本地目录。 目前DataNode支持通过配置“dfs.datanode.du.reserved”来配
JobHistory Server和JDBCServer的JVM参数如表3所示。在服务端配置文件“ENV_VARS”中进行配置。JobHistory Server和JDBCServer的日志级别在服务端配置文件“log4j.properties”中设置。 表3 进程的JVM参数2 参数
升级失败。 集群中各组件服务正常、各实例正常、无故障、无退服的实例。 安装补丁过程中对现行系统的影响 升级过程中会重启OMS，会导致MRS Manager页面无法访问，预计持续3-5分钟。 升级过程中会影响弹性伸缩以及MRS Manager上正在运行的任务，升级前请确认已经关闭弹性伸缩，并且MRS
由于kafka配置的限制，导致Spark Streaming应用运行失败 问题 使用运行的Spark Streaming任务回写kafka时，kafka上接收不到回写的数据，且kafka日志报错信息如下： 2016-03-02 17:46:19,017 | INFO | [kaf
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