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_eovercrowded：是否忽略数据导入过程中出现的OVERCROWDED错误，默认值为“false”。该参数主要用于避免导入失败，以提高导入的稳定性。 max_body_size：用于设置RPC的包大小阈值 ，默认为3GB。如果查询中带有超大 String 类型，或者bit
通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产生倾斜的数据，将采用原有方式进行分桶并运行。 使用约束： 只支持两表Join的场景。 不支持FULL OUTER
通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产生倾斜的数据，将采用原有方式进行分桶并运行。 使用约束： 只支持两表Join的场景。 不支持FULL OUTER
所以在执行Producer程序时，数据平均发送到每个partition可以提升处理的速度。 在partition数据均匀分布的情况下，同时提高partition和executor个数，将会提升Spark处理速度（当partition个数和executor个数保持一致时，处理速度是最快的）。
所以在执行Producer程序时，数据平均发送到每个partition可以提升处理的速度。 在partition数据均匀分布的情况下，同时提高partition和executor个数，将会提升Spark处理速度（当partition个数和executor个数保持一致时，处理速度是最快的）。
SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
MB，则设置： hive.exec.copyfile.maxsize=104857600 方案二： 如果确实文件较大，需要使用distcp任务来提高数据迁移效率，则可以在Spark任务启动的时候增加设置参数： --conf spark.hadoop.net.topology.node.switch
SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
每个Executor每个核同时能跑一个task，所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加Executor的个数，以提高运行效率。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.instance”配置项或者“spark-env
每个Executor每个核同时能跑一个task，所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加Executor的个数，以提高运行效率。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.instance”配置项或者“spark-env
查看Manager应用调测结果 操作场景 Manager应用程序运行完成后，可通过如下方式查看运行结果： 通过IntelliJ IDEA运行结果查看应用程序运行情况，可通过配置文件“conf\log4j.properties”配置日志打印信息。 登录主管理节点查看系统日志“/va
查看OpenTSDB应用调测结果 操作场景 OpenTSDB样例程序运行完后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过运行日志获取应用运行情况。 操作步骤 运行结果会有如下成功信息： 2019-06-27 14:05:20,713 INFO [main] examples
查看OpenTSDB应用调测结果 操作场景 OpenTSDB样例程序运行完后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过运行日志获取应用运行情况。 操作步骤 运行结果会有如下成功信息： 2019-06-27 14:05:20,713 INFO [main] examples
tor时，指定10G的内存，超出了Yarn设置的每个container的最大内存的限制，导致任务无法启动。 解决办法 修改Yarn的配置，提高对container的限制。如可通过调整“yarn.scheduler.maximum-allocation-mb”参数的大小，可控制启动
描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送到reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明： 当该值配置为“org
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 配置场景 当前，在YARN-Client和YARN-Cluster模式下，两种模式的客户端存在冲突的配置，即当客户端为一种模式的配置时，会导致在另一种模式下提交任务失败。 为避免出现如上情况，添加表1中的配
每个Executor每个核同时能跑一个task，所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加Executor的个数，以提高运行效率。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor.instance”配置项或者“spark-env
读取只支持Rowkey扫描 设计时应避免HBase随机查找、排序的应用场景。 业务表设计建议 预分Region，使Region分布均匀，提高并发 避免过多的热点Region。根据应用场景，可考虑将时间因素引入Rowkey。 同时访问的数据尽量连续存储。同时读取的数据相邻存储；同
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