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场景二：准备Linux环境运行程序所需配置文件。 在节点中安装客户端。 例如客户端安装目录为“/opt/client”。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。 获取配置文件： 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户
service服务处于过载状态，可能无法及时响应Executor的注册请求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults
--execute --throttle 50000000 --throttle 50000000：限制网络带宽为50MB。带宽可根据数据量大小及客户对均衡时间的要求进行调整，5TB数据量，使用50MB带宽，均衡时长约8小时。 执行以下命令查看迁移状态。 ./kafka-reassign-partitions
晨3:00尝试一次，直至MRS集群到期或者续费成功。 开通自动续费后，还可以手动续费该MRS集群。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等。 本章节主要
ocator及其对应的DataNode。 查看所有组 hdfs colocationadmin -listGroups 列出所有组及其创建时间。 设置colocation根目录的acl权限 hdfs colocationadmin -setAcl 设置zookeeper中colocation根目录的acl权限。
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获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取J
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ansform-Load）处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点： 对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。 数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。 例如在环保行业中，可
service服务处于过载状态，可能无法及时响应Executor的注册请求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults
登录MRS控制台或FusionInsight Manager界面。 重启相关组件，可以采用重启集群或者重启组件方式。 方式一（推荐）：重启集群，建议在业务空闲时间重启。 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 概览 > 更多”，重启集群或者滚动重启集群，具体操作请参考重启MRS集群。
主机级别关注主机的一系列指标是否正常。 本章节指导用户在日常运维中完成集群健康检查的工作，以保证集群各项参数、配置以及监控没有异常、能够长时间稳定运行。 执行MRS集群健康检查前提条件 如果通过MRS管理控制台操作，需要已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IA
而“图表”是实时监控，每30秒刷新一次。 “图表”中的“租户CPU占用率平均值”的具体数值表示当前租户查询任务占用所有BE节点CPU资源的时间占比平均值。 由于排队设计不感知FE的个数，所以租户设置的并发数只在FE粒度生效，因此，“图表”中的“租户查询并发数总和”代表租户整体的并发情况。
不涉及 started_time Long 参数解释： 作业开始执行时间。单位：毫秒。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 submitted_time Long 参数解释： 作业提交时间。单位：毫秒。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及
1356998405000 42 {host=web01, cpu=0} <START-DATE>:要查询指标的起始时间点。 <END-DATE>:要查询指标的结束时间点。 <aggregator>:查询数据的聚合方式。 <metric>:所需查询的指标名称。 <tagk=tagv>:标签的key和value。
JavaStreamingContext：是Spark Streaming功能的主入口，负责提供创建DStreams的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 JavaDStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 JavaPairDStream：KV DStrea
INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - The url to track the job: https://linux2:8090/proxy/application_1456738266914_0006/ 17086 [main] INFO
1中的消息，同时会广播到Consumer Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broke
优化shuffle并行度，提升Spark加工效率 所谓的shuffle并发度如下图所示： 集群默认是200，作业可以单独设置。如果发现瓶颈stage（执行时间长），且分配给当前作业的核数大于当前的并发数，说明并发度不足。通过以下配置优化。 场景 配置项 集群默认值 调整后 Jar作业 spark
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