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SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性能低；另一方面，数据量少的Task在
就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候，也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan数据时需要设置caching（一次从服务端读取的记录条数，默认是1），如果使用默认值读性能会降到极低。 当不需要读一条数据
为您介绍开启RocksDB监测和告警和相关调优参数。 开启Flink作业RocksDB监测步骤 使用具有FlinkServer管理员权限的用户登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。
hadoop-<SSH_USER>-<process_name>-<hostname>.out HDFS运行环境信息日志。 hadoop.log Hadoop客户端操作日志。 hdfs-period-check.log 周期运行的脚本的日志记录。包括：自动均衡、数据迁移、JournalNode数据同步检测等。
createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class
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就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候，也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan数据时需要设置caching（一次从服务端读取的记录条数，默认是1），若使用默认值读性能会降到极低。 当不需要读一条数据所
FE服务故障如何恢复 问题现象 FE可能因为某些原因出现无法启动bdbje、FE之间无法同步等问题，无法进行元数据写操作、没有MASTER等。需要手动操作来恢复FE，手动恢复FE先通过当前“meta_dir”中的元数据，启动一个新的MASTER，然后再逐一添加其他FE。 操作步骤
watermelon (3 rows) 否则，如果没有使用ORDER BY，被丢弃的行可能是任意的行。如果OFFSET指定的行数等于或超过了结果集的大小，则最终返回的结果为空。 父主题： HetuEngine DQL SQL语法说明
e文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项：
e文件直接做合并产生新的base文件，而不是写log。 分区设置操作 Hudi支持多种分区方式，如多级分区、无分区、单分区、时间日期分区。用户可以根据实际需求选择合适的分区方式，接下来将详细介绍Hudi如何配置各种分区类型。 多级分区 多级分区即指定多个字段为分区键，需要注意的配置项：
k.yarn.executor.memoryOverhead的值不生效，以spark.executor.memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置：spark.driver.memoryOverhead 解决步骤 使用新版本参
中。 当并发提交大量oozie任务的时候就有可能出现启动了一堆oozie-launcher，将队列的资源耗完，而没有更多资源启动真实作业，最终导致任务一直没有运行。 处理步骤 参考“添加租户”章节新建一个队列给oozie使用，也可以直接使用创建MRS集群时生成的launcher-job队列。
JVM的缺陷，并不是平台代码引入的问题，且Spark中有对Executor的容错机制，Executor Crash之后，Stage会进入重试，可以保证任务最终可以执行完成，不会对业务产生影响。 父主题： Spark Core
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 通过Kafka Client，判断是否可以正常消费数据。 假设客户端已经安装在/opt/client目录，test为需要消费的Topic名称， 192.168.234.231为ZooKeeper的IP地址。
调测Hive SpringBoot样例程序 该章节内容适用于MRS 3.3.0及之后版本。 SpringBoot样例工程的命令行形式运行 在IDEA界面左下方单击“Terminal”进入终端，执行命令mvn clean package进行编译。 当输出“BUILD SUCCESS
JVM的缺陷，并不是平台代码引入的问题，且Spark中有对Executor的容错机制，Executor Crash之后，Stage会进入重试，可以保证任务最终可以执行完成，不会对业务产生影响。 父主题： Spark Core
针对所有参与Join的表，依次选取一个表作为第一张表。 依据选取的第一张表，根据代价选择第二张表，第三张表。由此可以得到多个不同的执行计划。 计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多
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