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GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection" grows beyond 64 KB 回答 在开启钨丝计划(即tungsten功能)后,Spark对于部分执行计划会使用codegen的方式来生成Java代码,但JDK编译时要求Java代码中的每个函数的长度不能超过64KB
群的扩缩容,可以使用MRS的资源计划特性。MRS服务支持规则和时间计划两种弹性伸缩的策略: 弹性伸缩规则:根据集群实时负载对Task节点数量进行调整,数据量变化后触发扩缩容,有一定的延后性。 资源计划:若数据量变化存在周期性规律,则可通过资源计划在数据量变化前提前完成集群的扩缩容,避免出现增加或减少资源的延后。
Coordinator和Executor分离部署,Coordinator根据集群规模部署2-5个 Coordinator承担缓存元数据,解析SQL执行计划,和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存,而Executor承担数据读写,算子计算等功能,主要使用offheap内存;拆分后可有效提升内
配置后,您可以单击“刷新队列”按钮或者重启Yarn服务使配置生效。 参数入口: 用户可在Manager系统中,选择“租户资源 > 动态资源计划 > 队列配置”。 参数说明以修改Superior调度器的default租户为例,其他队列的配置类似,单击“修改”编辑。 表1 队列配置参数
DISTRIBUTED | VALIDATE | IO} 描述 显示一条语句的逻辑的或者分布式的执行计划,也可以用于校验一条SQL语句,或者是分析IO。 参数TYPE DISTRIBUTED用于显示分片后的计划(fragmented plan)。每一个fragment都会被一个或者多个节点执行。Fragments
个。因此可以在资源计划的基础上,设置基于负载的弹性伸缩规则,以实现当数据量超出预期后,Task节点数量可以在资源计划规定的范围内根据负载情况进行浮动,但不会超出该规定范围。资源计划触发时,会以变化最小的方式使节点数量满足计划规定范围,即如果需要扩容则扩容到计划节点数量范围的下限,
Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 写作业未停止情况下,禁止手动执行run schedule命令生成compaction计划。 错误示例: run schedule on dsrTable 如果还有别的任务在写这张表,执行该操作会导致数据丢失。 执行run co
什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题:社会生产生活产生的数据量越来越大,数据种类越来越多,数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术,比如说单机存储,关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推
Manager,单击“租户资源”。 单击“动态资源计划”页签。 单击“全局用户策略”页签。 在指定用户策略所在行,单击“操作”列中的“修改”。 调整相关参数后,单击“确定”。 删除策略 在FusionInsight Manager,单击“租户资源”。 单击“动态资源计划”页签。 单击“全局用户策略”页签。
支持创建Workflow、计划和Bundles的操作。支持提交运行、共享、复制和导出已创建的应用。 每个Workflow可以包含一个或多个作业,形成完整的工作流,用于实现指定的业务。 创建Workflow时,可直接在Hue的编辑器设计作业,并添加到Workflow中。 每个计划可定义一个时间
单击“连接”后的下拉列表框,选择待编辑的连接名称。 在“连接”后单击“编辑”,进入编辑页面。 根据业务需要,修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功,则执行6。 如果显示测试失败,则需要重复4。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Loader连接,那么编辑连接参数后可能导致Loader作业运行效果也产生变化。
address=5055,suspend=n,server=y,保存配置后重启相关实例。 调试Storm程序需要先修改指定的服务端参数,并在重启服务后生效,建议在测试环境上进行调测。 提交拓扑后,在Storm UI上进入到Topology界面,再单击进入要调试组件界面。 图1 进入拓扑的Component界面
analyze不支持DDL语句。 示例 下面这个例子,你可以看到每个阶段(Stage)的CPU时间消耗,每个计划节点相应的代价。 这个代价是基于现实时间(wall time),而非CPU的相关时间。 对每一个计划节点,都可以看到额外的统计信息,例如每个节点实例的输入平均值,哈希碰撞(hash col
限制组大小,以改善并行性并避免混排大量数据。 将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。 执行Clustering:使用执行策略处理计划以创建新文件并替换旧文件。 读取Clustering计划,并获得ClusteringGroups,其标记了需要进行Clustering的文件组。
address=5055,suspend=n,server=y,保存配置后重启相关实例。 调试Storm程序需要先修改指定的服务端参数,并在重启服务后生效,建议在测试环境上进行调测。 提交拓扑后,在Storm UI上进入到Topology界面,再单击进入要调试组件界面。 图1 进入拓扑的Component界面
在Hive中执行多表Join时,Hive支持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件,尽可能地使Join
置虚拟机的登录方式(密码或者密钥对),所创建的MRS集群资源完全归客户所用。同时MRS支持在两节点4U8G的ECS上部署大数据集群,为客户测试开发提供更多的灵活选择。 MRS集群类型包括分析集群、流式集群和混合集群。 分析集群:用来做离线数据分析,提供Hadoop体系的组件。 流
mpaction计划,由单独的Spark作业异步执行compaction、clean和archive。Compaction计划的生成是轻量级的对Flink写入作业影响可以忽略。 上述方案落地的具体步骤参考如下: Flink只负责写数据和生成Compaction计划 Flink流任
动态调整执行计划 在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划,此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图,与其他大表join时,即便视图的结果集很小,也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive
动态调整执行计划。 在启用Adaptive Execution特性前,Spark SQL根据RBO和CBO的优化结果创建执行计划,此种方法忽略了数据在运行过程中的结果集变化。比如基于某个大表创建的视图,与其他大表join时,即便视图的结果集很小,也无法将执行计划调整为BroadcastJoin。启用Adaptive