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的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
节点，ZooKeeper中存储了ClickHouse的表在复制过程中的元数据信息。 ZooKeeper节点信息可以参考config.xml文件内容，具体路径在“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_ClickHouse_版本号/x_x_clickhouse实例名/etc”目录下。
自动读入客户端的登录信息，就可以重新获得连接。 用户不希望通过kinit命令进行票据认证，因为票据信息每隔24小时会过期。其中Keytab文件及principal信息请联系管理员获取，Beeline的连接样例如下所示： sh CLIENT_HOME/spark/bin/beeline
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
级联时需要走Avro或者Thrift协议进行级联。 聚合端存在多个节点时，连接配置尽量配置均衡，不要聚合到单节点上。 Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。这些组件可以链接以形成多个流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下：
在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在PgSQL数据库中对表进行插入数据操作，查看Hudi导入的文件内容。 父主题： 创建CDL作业
在同一个机架之内，而不是跨机架。 为了提高容错能力，分布式服务的进程或数据需要尽可能存在多个机架的不同主机上。 Hadoop使用一种类似于文件目录结构的方式来表示主机。 由于HDFS不能自动判断集群中各个DataNode的网络拓扑情况，管理员需设置机架名称来确定主机所处的机架，N
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
String 作业所属集群ID。 group_id String 作业执行组ID jar_path String 执行程序jar包或sql文件地址。 input String 数据输入地址。 output String 数据输出地址。 job_log String 作业日志存储地址
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。 在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。 例如在传统的行式数据库系统中，数据按如下表1顺序存储：
级联时需要走Avro或者Thrift协议进行级联。 聚合端存在多个节点时，连接配置尽量配置均衡，不要聚合到单节点上。 Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。这些组件可以链接以形成多个流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下：
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
自动读入客户端的登录信息，就可以重新获得连接。 用户不希望通过kinit命令进行票据认证，因为票据信息每隔24小时会过期。其中Keytab文件及principal信息请联系管理员获取，Beeline的连接样例如下所示： sh CLIENT_HOME/spark/bin/beeline
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
暂不支持预付费。） postPaid：后付费，即按需计费。 默认取值： 不涉及 period_type 否 String 参数解释： 周期类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： month：包月。 year： 包年。 day：按需计费。 默认取值： 不涉及 period_num 否
Execution特性后，Spark SQL能自动处理数据倾斜场景，对倾斜的分区，启动多个task进行处理，每个task读取部分shuffle输出文件，再对这部分任务的Join结果进行Union操作，以达到消除数据倾斜的效果。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群
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