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Spark Python Spark是Spark除了Scala、Java两种API之外的第三种编程语言。不同于Java和Scala都是在JVM平台上运行，Python Spark不仅会有JVM进程，还会有自身的Python进程。以下配置项只适用于Python Spark场景，而其他配置项也同样可以在Python
taskmanager.network.netty.sendReceiveBufferSize: 0 # netty的传输方式，默认方式会根据运行的平台选择合适的方式 taskmanager.network.netty.transport：auto 内存总体调优 Flink内部对内存进行了
单击需要操作的集群名称，选择“更多 > 下载客户端”，弹出“下载集群客户端”信息提示框。 选择“完整客户端”，选择与待安装节点架构相匹配的平台类型，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件。 文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”。
Stage 每个Job由多个Stage组成，每个Stage是一个Task集合，由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元，是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark应用运行原理 Spark的应用运行架构如图 Spark应用运行架构所示，运行流程如下所示：
不匹配同一个子网时，集群会创建失败，请仔细填写参数。当仅填写“subnet_name”一个参数且VPC下存在同名子网时，创建集群时以VPC平台第一个名称的子网为准。推荐使用“subnet_id”。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 components 是 String 参数解释：
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