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jar”。 上传jar包及准备源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/sparkdemo”目录下。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
存储系统上（比如HDFS）。 因为Driver程序在集群上调度任务，所以Driver程序建议和worker节点比较近，比如在一个相同的局部网络内。 Spark on YARN有两种部署模式： yarn-cluster模式下，Spark的Driver会运行在YARN集群内的Appl
等操作转为JSON格式发送到输出端(如控制台/文件/Kafka等)。Maxwell可部署在MySQL机器上，也可独立部署在其他与MySQL网络可通的机器上。 Maxwell运行在Linux服务器上，常见的有EulerOS、Ubuntu、Debian、CentOS、OpenSUSE等，且需要Java
为了提高导入数据速度，需要确保以下条件： 每个Map连接时，相当于一个客户端连接，因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或是网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须大于或
时，每一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
为了提高导入数据速度，需要确保以下条件： 每个Map连接时，相当于一个客户端连接，因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或是网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须大于或
ZhangSan LiSi WangwWU Tom Jemmmy LinDa 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt”目录。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
CDM集群的规格，按待迁移的数据量选择，一般选择cdm.medium即可，满足大部分迁移场景。 CDM集群所在VPC、子网、安全组，选择与MRS集群所在的网络一致。 CDM集群创建完成后，选择集群操作列的“绑定弹性IP”，CDM通过EIP访问MySQL。 图3 集群列表 如果用户对本地数据源的访
时，每一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
并且配置了安全集群，参数值设置为“true”。否则设置为“false”。 false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。 Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象，但运行速度相当慢，所以建议使用org
并且配置了安全集群，参数值设置为“true”。否则设置为“false”。 false spark.serializer 用于串行化将通过网络发送或需要缓存的对象的类以序列化形式展现。 Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象，但运行速度相当慢，所以建议使用org
主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束：
时，每一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
主备集群数据，减少查询毛刺，具体表现为： 高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束：
时，每一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
组配置，确保用户名密码正确，及远端主机的安全组已增加SSH(22)端口的入方向规则。然后从2执行重新下载客户端。 连接到服务器失败，请检查网络连接或参数设置。 使用VNC方式，登录弹性云服务器（B集群）。参见登录弹性云服务器（VNC方式） 。 所有镜像均支持Cloud-init特
时，每一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
源。 添加Hive数据源前提条件 数据源所在集群域名与HetuEngine集群域名不能相同。 数据源所在集群与HetuEngine集群节点网络互通。 在HetuEngine所在集群的所有节点的“/etc/hosts”文件中，添加待对接数据源所在集群的主机名称和对应的IP映射，及其“/etc/hosts”文件中的“10
解决节点隔离后频繁触发节点故障无效告警的问题。 解决集群替换CA证书后，管理面无法跳转租户面的问题。 解决节点使用tc命令丢包30%，集群管理页面未上报节点网络丢包相关告警的问题。 解决/etc/hosts关键配置异常新增告警的问题。 解决精细化监控指标名称过长导致监控分表机制失效的问题。 解决G
NUMERIC[(p[,s])] DECIMAL[(p[,s])] 前提条件 需确保FlinkServer所在集群和GaussDB（DWS）所在集群网络互通，确保“可用区”、“虚拟私有云”、“安全组”配置相同。 FlinkServer所在集群（安全模式）： 集群中已安装HDFS、Yarn、
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