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eventLog.compression.codec 用于压缩事件日志的编码解码器。默认情况下，spark提供四种编码解码器：lz4、lzf、snappy和zstd。如果没有给出，将使用spark.io.compression.codec。 无 spark.eventLog.logStageExecutorMetrics
sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled都为true时，单次读取请求中存在多个连续块。这个特性还依赖于一个可重定位的序列化器，使用的级联支持编解码器和新版本的shuffle提取协议。 true
sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled都为true时，单次读取请求中存在多个连续块。这个特性还依赖于一个可重定位的序列化器，使用的级联支持编解码器和新版本的shuffle提取协议。 true
保存配置需要等待一段时间，界面右上角弹出提示“租户创建成功。”，租户成功添加。 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。 新角色包含计算资源和存储资源的权限。此角色及其权限由系统自动控制，不支持通过“系统 > 权限> 角色”进行手动管理，角色名称为“租户名称_集群ID”。首个集群的集群ID默认不显示。
正常运行，此阶段为有效期；资源到期而未续费时，将陆续进入宽限期和保留期。 图1 包年/包月MRS资源生命周期 到期预警 包年/包月MRS集群资源在到期前第7天内，系统将向用户推送到期预警消息。预警消息将通过邮件、短信和站内信的方式通知到华为云账号的创建者。 到期后影响 当您的包年
install”，双击“install”运行maven的insatll命令。 图2 maven工具的clean和install 将target目录下的clickhouse-examples-*.jar文件和“clickhouse-examples”目录下的“conf”文件夹复制到ClickHous
2018-05-08 21:30:01,398 WARN [main] mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://hacluster/dataOutput/_SUCCESS 2018-05-08 21:30:02
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DBC Server等部分。Streaming应用会多一个Streaming标签页。 History Server页面，用于展示已经完成的和未完成的Spark应用的运行情况。 页面包括了应用ID、应用名称、开始时间、结束时间、执行时间、所属用户等信息。 Spark UI 进入组件管理页面：
Loader作业源连接配置说明 基本介绍 Loader作业需要从不同数据源获取数据时，应该选择对应类型的连接，每种连接在该场景中需要配置连接的属性。 本章节适用于MRS 3.x之前版本。 obs-connector 表1 obs-connector数据源连接属性 参数 说明 桶名
计费样例 计费场景 某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一个按需计费的MRS普通版分析集群，规格配置如下： master_node_default_group节点组（简称Master节点组）： 节点个数：3 节点规格：c6.2xlarge.2（8vCPUs，16GB）
业务性能下降或者个别业务出现超时问题。 0.5% 写吞吐率 12050 网络写吞吐率超过阈值 业务系统运行不正常或不可用。 80% 进程 D状态和Z状态进程总数 12028 主机D状态和Z状态进程数超过阈值 占用系统资源，业务进程响应变慢。 0 omm进程使用率 12061 进程使用率超过阈值 无法切换到omm用户。无法创建新的omm线程。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
更改DataNode的存储目录 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 HDFS DataNode定义的存储目录不正确或HDFS的存储规划变化时，MRS集群管理员需要在FusionInsight Manager中修改DataNode的存储目录，以保证HDFS正常工作。适用于以下场景：
更改DataNode的存储目录 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 HDFS DataNode定义的存储目录不正确或HDFS的存储规划变化时，MRS集群管理员需要在FusionInsight Manager中修改DataNode的存储目录，以保证HDFS正常工作。适用于以下场景：
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
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