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Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 设置Spark Core并行度 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器 val zkRegisterServerHandler
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置job的并发度为2 env.setParallelism(2) //设置Zookeeper为注册服务器 val zkRegisterServerHandler
当初始Executor为0时，为什么INSERT INTO/LOAD DATA任务分配不正确，打开的task少于可用的Executor？ 为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？ 父主题： 使用CarbonData
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
urce Hudi的component_env。 使用spark-shell --master yarn-client，引入Hudi包生成测试数据： 引入需要的包 import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
example-group --command-config ../config/consumer.properties 确保当前consumer在线消费。 确保配置文件consumer.properties中的group.id与命令中--group的参数均配置为待查询的group。 K
替换） 将需要的线程ID转换为16进制格式： printf "%x\n" 30648 输出结果TID为77b8。 根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。 解决办法 属于正常现象。
FlinkSQL写入JDBC数据支持ignoreDelete Join-To-Live FlinkSQL行级过滤 FlinkSQL算子并行度 FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 FlinkSQL Lookup算子复用 FlinkSQL Function增强 FlinkSQL支持MultiJoin算子
单击“创建数据连接”，在弹出的页面中选择数据连接类型，参考表1填写信息，单击“确定”，完成数据连接创建。创建完成后，可在对应数据连接的“操作”列对数据连接进行编辑、测试、删除等操作。 表1 创建数据连接信息 参数名称 参数描述 示例 数据连接类型 选择数据连接的类型，包含HDFS、Kafka、Redis。
ar包打包好之后在IntelliJ IDEA中运行main方法提交 * 3、本地提交 ，在本地执行应用程序，一般用来测试 * 命令行方式和远程方式安全和普通模式都支持 * 本地提交仅支持普通模式
x及之后版本，移动鼠标到界面右上角的“Hello, admin”，在弹出菜单中单击“修改密码”。 在修改密码页面，输入“旧密码”、“新密码”、“确认新密码”。 默认的密码复杂度要求： MRS 2.x及之前版本： 密码字符长度至少为8位。 至少需要包含大写字母、小写字母、数字、空格、特殊字符'~!@#$%^&*()-_=+\|[{}];:'"
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool =
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler
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