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xecutor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力，但当缓存的表较大或者缓存表数量较多时，将不可避免地影响executor的稳定性。 此时的最佳实践是，当不需要将表cache来实现查询加速时，应及时将表进行uncache以释放内存。可以执行命令uncache
系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 后台Background线程数过多，导致新提交的任务无法及时运行。 可能原因 Hive后台的background线程池使用率过大。 HiveServer后台的background线程池执行的任务过多。 HiveServer后台的background线程池的容量过小。
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-proj
证书文件即将过期”告警，且告警详情中触发告警的证书为OBS证书。 图1 OBS证书即将过期告警 图2 OBS证书失效告警 原因分析 OBS系统生成的证书有有效期限制，到达有效期后，证书文件失效，因此产生告警。 处理步骤 查询MRS集群上的OBS证书信息。 使用root用户登录MRS集群的主OMS节点，执行以下命令查询是否存在OBS相关证书。
多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 操作场景 本章节介绍在多级嵌套以及混合Join SQL查询的调优建议。 前提条件 例如有一个复杂的查询样例如下： select s_name, count(1) as numwait from ( select s_name from (
Flink与其他组件的关系 Flink与Yarn的关系 Flink支持基于Yarn管理的集群模式，在该模式下，Flink作为Yarn上的一个应用，提交到Yarn上执行。 Flink基于Yarn的集群部署如图1所示。 图1 Flink基于Yarn的集群部署 Flink Yarn C
在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
cutor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。
如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 问题 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小？ 回答 在某些情况下，已经观察到诊断消息可能无限增长。由于诊断消息存储在状态存储中，不建议允许诊断消息无限增长。因此，需要有一个属性参数用于设置诊断消息的最大大小。 若您需要设置“yarn
如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 问题 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小？ 回答 在某些情况下，已经观察到诊断消息可能无限增长。由于诊断消息存储在状态存储中，不建议允许诊断消息无限增长。因此，需要有一个属性参数用于设置诊断消息的最大大小。 如果您需要设置“yarn
登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”。 搜索并查看“dfs.storage.policy.enabled”的参数值是否为“true”，如果不是，修改为“true”，并单击“保存”，重启HDFS。
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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34
个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 因此当队列存放的速度大于获取的速度时，就会导致队列溢出，从而丢失了溢出的事件，影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用，在这边
参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Hive堆内存使用率过高，会影响Hive任务运行的性能，甚至造成内存溢出导致Hive服务不可用。
详情以实际版本对应的操作指导为准。 CDM服务支持迁移的数据源可参考支持的数据源，数据源为Apache Hive时，不支持2.x版本，建议使用的版本为1.2.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS
产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务延迟：主机D状态和Z状态进程数过高时，无法创建新的业务进程，可能会导致并发任务处理变慢、业务延迟。 业务失败：主机D状态和Z状态进程数过高时，无法创建新的业务进程，可能会导致作业运行失败。
执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34
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