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60s执行一次。 zk.cleanup.finished.job.outdated.threshold：节点的过期时间，每个批次的任务都会生成对应节点，从当前批次任务的结束时间开始算，如果超过60分钟，则表示已经过期了，那么就清除节点。 batch.job.max.retry.c
launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2.10-1.5
用户确认丢失块所在的文件是否有用。 MapReduce任务运行过程中在“/mr-history”、“/tmp/hadoop-yarn”、“/tmp/logs”这三个目录中生成的文件不属于有用文件。 是，执行7。 否，执行8。 用户确认丢失块所在的文件是否已备份。 是，执行8。 否，执行11。 以root用户登录
单击“定制”，勾选需要显示的服务源指标。 单击“确定”保存并显示所选指标。 单击“清除”可批量取消全部选中的指标项。 导出监控指标报表。 单击“导出”，Manager将生成指定时间范围内、已勾选的服务资源指标报表文件，请选择一个位置保存，并妥善保管该文件。 如果需要查看指定时间范围的监控指标对应的分布曲线图，
60s执行一次。 zk.cleanup.finished.job.outdated.threshold：节点的过期时间，每个批次的任务都会生成对应节点，从当前批次任务的结束时间开始算，如果超过60分钟，则表示已经过期了，那么就清除节点。 batch.job.max.retry.c
在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce Task从Map接收数据，然后按Region生成HFile，存放在HDFS临时目录中。 在MapReduce作业的提交阶段，将HFile从临时目录迁移到HBase目录中。 数据导入HDFS
xml与llama-site.xml文件中配置的资源池) 执行SQL查询。 登录到Impalad WebUI上查看资源池使用情况，确认配置已生效。 https://{集群控制台地址}:9022/component/Impala/Impalad/95/ 父主题： 使用Impala
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new
reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1) 这个过程比较耗时，尤其是数据量很大时，建议不要直接对大文件生成的RDD使用。 join() : (RDD[(K, V)], RDD[(K, W)]) => RDD[(K, (V, W))]，作用是将两个RDD通过key做连接。
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new
次与基本文件合并，并生成压缩后要写入的最终记录。 org.apache.hudi.common.model.Defaulthoodierecordpayload hoodie.schedule.compact.only.inline 在写入操作时，是否只生成压缩计划。在hoodie
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new
JavaRDD<String> data = jsc.textFile(args[0]); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
0-LTS及之后版本，在“主页”右上方选择“更多 > 下载客户端”），“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端配置文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 MRS 3.3.0及之后版本，登录FusionInsight Manager页面，在“主页”右上方单击“下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。
单击“确定”保存并显示所选指标。 单击“清除全部”可批量取消全部选中的指标项。 导出监控指标报表。 选择报表的时间范围。 单击“导出”，MRS将生成指定时间范围内、已勾选的集群监控指标报表文件，请选择一个位置保存，并妥善保管该文件。 仅MRS 3.x之前版本支持导出监控指标报表。 通过Manager查看集群监控（MRS
Pool是隶属于单个Namespace的块的集合。DataNode存储来自集群中所有块池的块。每个块池都是独立管理的。这就允许一个Namespace为新块生成块ID，而不需要和其他Namespace合作。一个NameNode失效，不会影响DataNode为集群中其他NameNode提供服务。 DataNode
快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构
Server所在节点，执行如下命令： echo 'select * from system.clusters' | curl -k 'https://ClickHouseServer实例节点IP:端口号/' -u ck_user:密码 --data-binary @- 记录同一个
件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如，客户端文件压缩包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client
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