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WITH主要参数说明 表2 WITH主要参数说明 方式 配置项 是否必选 默认值 描述 读取 read.tasks 否 4 读Hudi表task并行度 read.streaming.enabled 否 false 是否开启流读模式 read.streaming.start-commit 否
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
名和密码,例如“admin”用户。 如果使用其他集群用户访问Manager,第一次访问时需要修改密码。新密码需要满足集群当前的用户密码复杂度策略。请咨询管理员。 默认情况下,在登录时输入5次错误密码将锁定用户,需等待5分钟自动解锁。 注销用户退出Manager时移动鼠标到右上角 ,然后单击“注销”。
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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
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
的顺序读写性能。 Zero-copy:减少IO操作步骤。 数据批量发送:提高网络利用率。 Topic划分为多个Partition,提高并发度,可以由多个Producer、Consumer数目之间的关系并发来读、写消息。Producer根据用户指定的算法,将消息发送到指定的Partition。
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StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
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