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下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamScalaExample： // 参数解析: // filePath为文本读取路径，用逗号分隔。 // windowTime;为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程
getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args);
的com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamScalaExample： // 参数解析: // filePath为文本读取路径，用逗号分隔。 // windowTime;为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
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Ticket），用于建立和Kerberos服务器的安全会话。 Kerberos服务在收到TGT请求后，会解析其中的参数来生成对应的TGT，使用客户端指定的用户名的密钥进行加密响应消息。 应用客户端收到TGT响应消息后，解析获取TGT，此时，再由应用客户端（通常是rpc底层）向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server
56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 // 参数解析: // filePath为文本读取路径，用逗号分隔。 // windowTime;为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
prune=true; Spark加工Hudi表时其他参数优化 设置spark.sql.enableToString=false，降低Spark解析复杂SQL时候内存使用，提升解析效率。 设置spark.speculation=false，关闭推测执行，开启该参数会带来额外的cpu消耗，同时Hudi不
TezUI无法展示Tez任务执行细节 问题 登录Manager界面，跳转Tez WebUI界面，已经提交的Tez任务未展示，如何解决。 回答 Tez WebUI展示的Tez任务数据，需要Yarn的TimelineServer支持，确认提交任务之前TimelineServer已经开启且正常运行。
Tez WebUI界面无法展示Tez任务详情 问题 登录Manager界面，跳转Tez WebUI界面，已经提交的Tez任务未展示，如何解决。 回答 Tez WebUI展示的Tez任务数据，需要Yarn的TimelineServer支持，确认提交任务之前TimelineServer已经开启且正常运行。
Ticket），用于建立和Kerberos服务器的安全会话。 Kerberos服务在收到TGT请求后，会解析其中的参数来生成对应的TGT，使用客户端指定的用户名的密钥进行加密响应消息。 应用客户端收到TGT响应消息后，解析获取TGT，此时，再由应用客户端（通常是rpc底层）向Kerberos服务获取应用服务端的ST（Server
Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 Metastore：对表，列和Partition等的元数据
HetuEngine的服务代理，用作用户租户管理校验，HetuEngine访问URL的获取等。 Coordinator：HetuEngine服务的资源协调者，负责SQL解析和优化等事务。 Worker：负责执行任务和处理数据。 Connector：HetuEngine访问数据库的接口，HetuEngine通过
用作用户租户管理校验，HetuEngine访问URL的获取等。 Coordinator：HetuEngine服务的资源协调者，负责SQL解析和优化等事务。 Worker：负责执行任务和处理数据。 Connector：HetuEngine访问数据库的接口，HetuEngine通过
SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句中涉及敏感信息，也可使用脚本文件方式提交。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。
的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1.5的存储方式一致，所以Spark2x可以直接读取Spark1
hh24:mi:ss');-- 2020/1218 15:20:05 to_timestamp(string, format) 描述：将字符串按规定格式解析为timestamp。 select to_timestamp('2020-12-18 15:20:05','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkStreamJavaExample： // 参数解析: // <filePath>为文本读取路径，用逗号分隔。 // <windowTime>为统计数据的窗口跨度,时间单位都是分。
的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1.5的存储方式一致，所以Spark2x可以直接读取Spark1
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