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Spark Core 日志聚合下，如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中
相同。 新的数据库和旧数据库的名字应该相同。 执行命令前，旧表的表结构定义schema和数据应该复制到新的数据库位置。 如果表是聚合表，则应将所有聚合表复制到新的数据库位置。 如果旧集群使用HIVE元数据库来存储表结构，则刷新将不起作用，因为文件系统中不存在表结构定义schema文件。
Spark Core 日志聚合下如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中，
通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下。 车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）]
通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）]
ByKey。 所谓的map-side预聚合，说的是在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作，类似于MapReduce中的本地combiner。 map-side预聚合之后，每个节点本地就只会有一条相同的key，因为多条相同的key都被聚合起来了。其他节点在拉取所有节点上的相同
通过同一收费站之间的时间差小于一个特定的值。 该例子有两种实现模式，其中实现1的逻辑如图1所示，实现2的逻辑如图2所示。 图1 实现1逻辑 实现1的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下： 车牌号1，[（通过时间，收费站3），（通过时间，收费站2），（通过时间，收费站4），（通过时间，收费站5）]
-RUNNING和FINAL关键字：可用于确定聚合的所需语义。RUNNING可用于MEASURES和DEFINE子句中，而FINAL只能用于MEASURES子句中。 -聚合函数(COUNT，SUM，AVG，MAX，MIN)：这些聚合函数可用于MEASURES子句和DEFINE子句中。
<jobid> / vertices / <vertexid>”返回的子任务统计信息的聚合。 /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/accumulators 聚合的用户定义的累加器，用于流图顶点。 /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/checkpoints
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HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel） 配置NameNode内存参数
<jobid> / vertices / <vertexid>”返回的子任务统计信息的聚合。 /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/accumulators 聚合的用户定义的累加器，用于流图顶点。 /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/checkpoints
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使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题
可能原因 上层计算服务（Spark/Hive/HetuEngine等）对MemArtsCC组件的并发请求数激增，或者业务突增服务负载增加，或者磁盘负载增加乃至故障等。 处理步骤 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 告警”，查找告警“ALM-47004
每个分区负载均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。 dataStream.rebalance(); Rescaling：以round-robin的形式将元素分区到下游操作的子集中。如果你想要将数据从一个源的每个并行实例中散发到一些mappers的子集中，用来分散负载，但是又不想要完全的rebalance
API 提供Scala语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。由于Scala语言的简洁易懂，推荐用户使用Scala接口进行程序开发。 Java API 提供Java语言的API，提供过滤、join、窗口、聚合等数据处理能力。 有关Flink的详细信息，请参见：https://flink
使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 配置TimelineServer支持HA Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题
配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数 父主题： 使用Spark/Spark2x
Hudi数据管理维护 Hudi SQL语法参考 Hudi Schema演进 配置Hudi数据列默认值 Hudi支持Partial Update Hudi支持聚合函数 Hudi常见配置参数 Hudi性能调优 Hudi常见问题
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