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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
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