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Flink应用开发概述 Flink应用开发简介 Flink应用开发常用概念 Flink应用开发流程介绍 父主题： Flink开发指南
调测Flink应用 编译并运行Flink应用 查看Flink应用运行结果 父主题： Flink开发指南
Impala应用开发概述 Impala应用开发简介 Impala应用开发常用概念 Impala应用开发流程介绍 父主题： Impala开发指南
HBase应用开发概述 HBase应用开发简介 HBase应用开发常用概念 HBase应用开发流程介绍 父主题： HBase开发指南
HDFS应用开发概述 HDFS应用开发简介 HDFS应用开发常用概念 HDFS应用开发流程介绍 父主题： HDFS开发指南
Spark应用开发概述 Spark应用开发简介 Spark应用开发常用概念 Spark应用开发流程介绍 父主题： Spark开发指南
Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Kafka的客户端程序当前推荐使用java语言进行开发，可使用IntelliJ
删除作业执行对象（废弃） 功能介绍 删除指定的作业执行对象。该接口兼容Sahara。 MRS 3.x版本镜像，不支持MRS V1.1作业管理接口，需要使用V2作业管理接口。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v1.1/{p
参数解释： 标签的键。 约束限制： 不涉及 取值范围： 标签的key值可以包含任意语种字母、数字、空格和_.:=+-@，但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 默认取值： 不涉及 values 否 Array of strings 参数解释： 标签的值。 约束限制： 标签的value值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求成功 错误码 请参见错误码。 父主题： 版本元数据查询
使用client模式提交Spark任务的时候，Spark的driver进程是在客户端这边，而后面的executor都需要和Driver进行交互来运行作业。 如果NodeManager连不上客户端所在的节点，就会报错： 处理步骤 在客户端的Spark配置中指定Driver的IP地址： “<客户端安
并发提交大量oozie任务的时候，任务一直没有运行。 原因分析 Oozie提交任务会先启动一个oozie-launcher，然后由oozie-launcher提交真正的作业运行。默认情况下launcher和真实作业会在同一个队列中。 当并发提交大量oozie任务的时候就有可能出现启动了
Spark AM退出时，因为服务配置参数“spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown”默认为“false”，系统不会完全等待AM正常退出，所以概率性的会出现有时能正常退出，任务状态显示失败，有时异常退出，状态未来得及上报的情况。 处理步骤 执行Spark
实例”，获取ZooKeeper实例的“业务IP”地址。 图1 ZooKeepe地址 选择“服务配置”页签，搜索“clientPort”参数，该参数的值即为ZooKeeper的端口。 方法二：通过Manager界面获取 登录Manager界面。 在Manager界面获取ZooKeeper的IP地址和端口。
创建MRS 3.x之前版本集群时，ZooKeeper组件为默认安装的组件，不在创建集群的界面上显示。 集群创建完成后可在集群“组件管理”页签看到ZooKeeper组件。 创建MRS 3.x及之后版本集群时，可以在创建集群的界面看到ZooKeeper组件，并默认勾选。 父主题： 集群创建类
集群负载 对于不同业务负载的业务，需要分开集群部署，便于不同负载的业务进行资源隔离。 集群并发 由于ClickHouse单个SQL会最大化使用每个主机上的CPU/内存/IO资源，对于复杂SQL查询（复杂聚合、复杂join计算）能够支持50~100并发，对于简单的SQL查询，支持100~200左右查询。
为各个分区的数据量是会有波动的，分区下桶的个数设计一般会按照最大分区数据量计算，这样会出现越细粒度的分区，桶的个数会冗余越多。例如： 采用天级分区，平均的日增数据量是3GB，最多一天的日志是8GB，这个会采用Bucket桶数= 8GB/2GB = 4 来创建表；每天的更新数据占比
具体可以按照下面的计算公式来保留2个小时的历史版本数据： 版本数设置为3600*2/版本interval时间，版本interval时间来自于flink作业的checkpoint周期，或者上游批量写入的周期。 COW表如果业务没有历史版本数据保留的特殊要求，保留版本数设置为1。 COW表的每个版本都是表的全量数据
Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 set hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENT
Flink流式读Hudi表建议 设置合理的消费参数避免File Not Found问题 当下游消费Hudi过慢，上游写入端会把Hudi文件归档，导致File Not Found问题。优化建议如下： 调大read.tasks。 如果有限流则调大限流参数。 调大上游compaction、archive、clean参数。
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