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nager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加TaskManager的个数，以提高运行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManag
"hbase.master.kerberos.principal" => "备集群HMaster principal"} 备集群ID表示主集群识别备集群使用的id，请重新指定id值。可以任意指定，建议使用数字。 备集群ZooKeeper地址信息包含ZooKeeper业务IP地址、侦听
HBase服务增加了MetricController实例，开启热点检测能力，能够监控每个RegionServer节点的请求流量，通过聚合分析，识别出请求偏高的节点和Region，有助于快速发现热点问题；并提供一定的热点问题自愈能力，比如热点Region自动转移或Split。对于无法提
性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults
性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults
物化视图类型 原表数据与物化视图一致性 灵活性 物化视图开发及维护复杂度 普通物化视图 数据从原表同步到物化视图需要时间窗。 灵活性较高，有新的业务可开发新的物化视图。 可开发复杂逻辑SQL语句的物化视图。 复杂度较高，需要开发很多物化视图，每个物化视图都需要单独去管理和维护。 projection
properties”文件中配置。 可选FAIL、REPLACE、IGNORE。 FAIL：发生异常并让解析失败。 REPLACE：将不能识别的字符用其他字符代替，通常是字符U+FFFD。 IGNORE：直接丢弃不能解析的字符串。 说明： 如果文件中有编码错误，请配置“decod
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 父主题： 使用Flink
properties”文件中配置。 可选FAIL、REPLACE、IGNORE。 FAIL：发生异常并让解析失败。 REPLACE：将不能识别的字符用其它字符代替，通常是字符U+FFFD。 IGNORE：直接丢弃不能解析的字符串。 说明： 如果文件中有编码错误，请配置“decod
'lookup.async'='true' 调大Lookup Join算子并行度提升维表Join性能 在HBase维表with中添加如下属性： 'lookup.parallelism'='xx' 调大Sink HBase算子并行度提升写入性能 在HBase sink表with中添加如下属性： 'sink
值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_MEMORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果对核数有要求，可以搜索并修改spark
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
Domains类型是特定实现的类型： IPv4是与UInt32类型保持二进制兼容的Domains类型，用于存储IPv4地址的值。它提供了更为紧凑的二进制存储的同时支持识别可读性更加友好的输入输出格式。 枚举类型 Enum8 Enum8 取值范围：-128~127 Enum保存'string' = integ
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
Domains类型是特定实现的类型： IPv4是与UInt32类型保持二进制兼容的Domains类型，用于存储IPv4地址的值。它提供了更为紧凑的二进制存储的同时支持识别可读性更加友好的输入输出格式。 枚举类型 Enum8 Enum8 取值范围：【-128，127】 Enum 保存 'string'= integer
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
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