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Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优
Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 Flink作业RocksDB状态后端调优 配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 父主题： 使用Flink
Sink一般都是成对出现，用于多个Flume Agent间进行数据中转，因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。 模块间性能 根据模块间性能对比，可以看到对于前端是SpoolDir Source的场景下，Kafka Sink和HDFS Sink都能满足吞吐量要求，但是HBase S
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
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
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
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
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 Hive分区修剪的谓词下推增强 配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 CarbonData首查优化工具 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）
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
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
配置YARN-Client和YARN-Cluster不同模式下的环境变量 Hive分区修剪的谓词下推增强 配置列统计值直方图Histogram用以增强CBO准确度 CarbonData首查优化工具 消减Spark Insert Overwrite自读自写风险 父主题： 使用Spark/Spark2x
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
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'~!@#$%^&*()-_=+\|[{}];:'"
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
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
来处理您向其投入的任何负载。每个TSD使用CloudTable集群中的HBase来存储和检索时间序列数据。数据模式经过高度优化，可快速聚合相似的时间序列，从而最大限度地减少存储空间。TSD的用户不需要直接访问底层存储。您可以通过HTTP API与TSD进行通信。所有通信都发生在同
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