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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.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor.failures”如果不存在，则手动添加该参数项。
ardinality_max_dictionary_size参数控制，默认8192）。 示例 CREATE TABLE test_codecs ON CLUSTER default_cluster ( `a` String, `a_low_card` LowCardinality(String)
exists( select * from table3 o where o.column2 > 1); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： DML
数据有序，在内存中只保留当前相同key的数据，使用的内存较小。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中调整如下参数。 表1 参数说明 参数 场景 描述 默认值 spark.sql.tungsten
exists( select * from table3 o where o.column2 > 1); 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： CarbonData语法参考
数据有序，在内存中只保留当前相同key的数据，使用的内存较小。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中调整如下参数。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.tungsten
onMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消
通过状态后端存储所有原始数据，新来的数据根据状态来判断是否是更新操作，进而通过Flink聚合回撤机制实现聚合结果数据的更新。 优点：可以解决聚合准确性问题，而且对用户友好，对数据没有要求。 缺点：大数据量情况下状态后端存储的数据比较多。 通过CDC格式数据解决 CDC格式数据是指更新操作记录中会同时包含
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src/hbase-examples”目录下的样例工程文件夹“hbase-example”。 将在准备MRS应用开发用户时获取的keytab认证文件“user.keytab”与“krb5.conf”，以及准备运行环境时获取的集群配置文件都放置到样例工程中的“
onMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消
rc\springboot\hive-examples”目录下的样例工程文件夹“hive-rest-client-example”。 进入客户端解压路径“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig\Hive\config”，手动将“core-site
onMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消
reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, windowDuration) // 5.筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果 aggregateRecords.filter(_._2 > 0.9 * windowTime.toInt).print()
参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\hive-examples”目录下的样例工程文件夹“hive-jdbc-example”。 进入客户端解压路径“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig_ConfigFiles\Hive\
true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true 说明： 该参数修改后需要重新下载客户端。 spark.thriftserver.proxy.enabled 是否使用多租户模式。 false表示使用多实例模式。 true表示使用多租户模式。
制flush操作。这个时候可以适当调整这两个参数的大小，以避免出现这种强制flush的情况。单位：字节。 32 134217728 写数据客户端调优 写数据时，在场景允许的情况下，需要使用Put List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Pu
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
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