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使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000（map个数）*100000（reduce个数）的任务，运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffl
使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000（map个数）*100000（reduce个数）的任务，运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffl
Futures timed out after [10000 milliseconds] 可能原因 Flink开启了SSL通信加密，却没有正确的配置SSL证书。 解决办法 针对MRS 2.x及之前版本，操作如下： 方法1： 关闭Flink SSL通信加密，修改客户端配置文件“conf/flink-conf
rox_distinct（）函数。 数据结构 HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存
xample样例代码，需进行以下操作： 需放置准备集群认证用户信息获取到的认证文件“user.keytab”和“krb5.conf”及SSL证书文件“truststore.jks”到各样例工程的“..\src\main\resources”目录下。 配置各样例工程的“..\src
是否成功来判断。 如果集群为安全集群，可能是Flink的SSL证书配置错误，或者证书过期。 解决方法 增加队列的资源。 排除用户jar包中的Flink和Hadoop依赖，依赖环境中的jar包。 重新配置Flink的SSL证书，可参考从零开始使用Flink。 父主题： 作业管理类
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。 操作步骤 在Windows本地运行程序，需要配置https ssl证书。 登录集群任意节点，进入如下目录下载ca.crt文件。 cd ${BIGDATA_HOME}/om-agent_8.1.2.2/nod
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。 操作步骤 在Windows本地运行程序，需要配置https ssl证书。 登录集群任意节点，进入如下目录下载ca.crt文件。 cd ${BIGDATA_HOME}/om-agent_8.1.2.2/nod
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。 操作步骤 在Windows本地运行程序，需要配置https ssl证书。 登录集群任意节点，进入如下目录下载ca.crt文件。 cd ${BIGDATA_HOME}/om-agent_8.1.0.1/nod
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。 操作步骤 在Windows本地运行程序，需要配置HTTPS SSL证书。 登录集群任意节点，进入如下目录下载ca.crt文件。 cd ${BIGDATA_HOME}/om-agent_8.1.0.1/nod
c40a9 说明： 用户需要获取SSL证书，放置到Flink客户端中。具体操作可参考签发Flink证书样例。 使用MRS客户端预制“generate_keystore.sh”脚本获取SSL证书有效期为5年。参考签发Flink证书样例获取的SSL证书有效期为10年。 若要关闭默认的
_conf__/fairscheduler.xml spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。
limit) 为保证数据准确性将同key数据写入Kafka的同一个分区 Flink写Kafka使用fixed策略，并在写入之前根据key进行Hash。 【示例】 CREATE TABLE kafka ( f_sequence INT, f_sequence1 INT, f_sequence2
聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动
聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
_conf__/fairscheduler.xml spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。
布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash计算，将数据进行分桶写入；该索引写入速度最快，但是需要合理配置分桶数目；Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引：Flink引
pReduce中的实现方式大体如下： Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key做Hash分区后，送到不同的Reduce任务里去处理。 Reduce任务一般使用Nested Loop方式递归左表的数据，并遍历右表的每一行，对于相等的Join
artition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响性能。 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。
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