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nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中
创建普通账号委托并绑定集群 ClickHouse集群添加OBS磁盘信息 配置磁盘存储策略 自定义冷热分离数据存储策略 导入数据ClickHouse测试验证 原理介绍 OBS对象存储是支持海量数据存储，并提供安全可靠的、低成本的分布式存储服务，ClickHouse基于OBS的优势构建冷热分
coalescePartitions.minPartitionNum 合并后的最小shuffle分区数。如果不设置，默认为Spark集群的默认并行度。只有当spark.sql.adaptive.enabled 和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.
一般来说，旧分区数>新分区数，可设置shuffle为false；但如果旧分区远大于新分区数，例如高于100倍以上，可以考虑设置shuffle为true，增加并行度，提高合并的速度。 设置shuffle为true（repartition），会有性能上的提升；但是由于Parquet和Orc存储方式的特殊性
coalescePartitions.minPartitionNum 合并后的最小shuffle分区数。如果不设置，默认为Spark集群的默认并行度。只有当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.e
size的实际值为待写入数据大小与blocksize配置值中的较大值。 当CarbonData表中的数据文件block.num小于任务并行度（parellelism）时，CarbonData数据文件的block会被切为新的block，使得blocks.num大于parelleli
size的实际值为待写入数据大小与blocksize配置值中的较大值。 当CarbonData表中的数据文件block.num小于任务并行度（parellelism）时，CarbonData数据文件的block会被切为新的block，使得blocks.num大于parelleli
一般来说，旧分区数>新分区数，可设置shuffle为false；但如果旧分区远大于新分区数，例如高于100倍以上，可以考虑设置shuffle为true，增加并行度，提高合并的速度。 设置shuffle为true（repartition），会有性能上的提升；但是由于Parquet和Orc存储方式的特殊性
控制应用程序。此外，MRS集群管理员可指定队列管理员和集群系统管理员。 动态更新配置文件。MRS集群管理员可根据需要动态修改配置参数以实现在线集群管理。 Capacity Scheduler中每个队列可以限制资源使用量。队列间的资源分配以使用量作为排列依据，使得容量小的队列有竞争
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
“名称”输入作业的名称，“类型”选择“导出”即导出。 “连接”选择一个连接。默认没有已创建的连接，单击“添加”创建一个新的连接，完成后单击“测试”，测试是否可用，待提示成功后单击“确定”。 表1 连接配置参数一览表 连接器类型 参数名 说明 generic-jdbc-connector
在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource
create table t1(col1 int); create table t2(col1 int,col2 int); 向源数据表t1中插入测试数据： insert into table t1 select 1 union all select 1 union all select
在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource
“名称”输入作业的名称，“类型”选择“导出”即导出。 “连接”选择一个连接。默认没有已创建的连接，单击“添加”创建一个新的连接，完成后单击“测试”，测试是否可用，待提示成功后单击“确定”。 表1 连接配置参数一览表 连接器类型 参数名 说明 generic-jdbc-connector
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
install helloword python3 import helloworld helloworld.say_hello("test") 测试安装第三方Python库（如pandas、sklearn）。 pip3 install pandas pip3 install backports
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