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产品优势 MapReduce服务（MRS）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，用户无需关注硬件的购买和维护。MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队，基于华为FusionInsight大数据企
任务执行缓慢。 以下是几种分区方法。 随机分区：将元素随机的进行分区。 dataStream.shuffle(); Rebalancing (Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负载均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。
Agent1，2，3）负责处理日志，汇聚节点（Agent4）负责写入HDFS，每个收集节点的Agent可以选择多个汇聚节点，这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍，请参见：https://flume.apache.org/releases/1
色同名，因此将DataNode更名为IoTDBServer，如图2所示。 ConfigNode：管理角色，负责DataNode数据分片，负载均衡等。 IoTDBServer（DataNode）：存储角色，负责数据存储、查询和写入等功能。 图2 IoTDB分布式架构 IoTDB原理
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
/srv/BigData/yarn/data2/nm/containerlogs。这样数据就会存储在所有设置的目录中，一般会是在不同的设备中。为保证磁盘IO负载均衡，需要提供几个路径且每个路径都对应一个单独的磁盘。应用程序的本地化后的日志目录存在于相对路径/application_%{appid}中
如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 问题现象 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？ 处理步骤 当前Hive支持以下几种压缩格式： org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress
理平面）服务，即OMS LDAP LDAP2 部署在集群中的LdapServer（业务平面）服务 Kerberos1访问LDAP数据：以负载均衡方式访问主备LDAP1两个实例和双备LDAP2两个实例。只能在主LDAP1主实例上进行数据的写操作，可以在LDAP1或者LDAP2上进行数据的读操作。
小时。 变更配置 在开通MRS前有多种实例供您选择，您可根据业务需要选择合适的Master和Core节点实例。当集群启动后，MRS提供如下几种变更配置的方式。 配置Task节点：新增Task节点，请参见扩容集群中的“相关任务”。 扩容：手动扩容Core或Task节点，请参见扩容集群。
23:59:59。 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月MRS集群资源的规格不满足您的业务需要时，您可以在MRS控制台发起变更规格操作，MRS提供如下几种变更配置的方式： 扩容：手动扩容Core或Task节点，请参见扩容集群；扩容数据盘，请参见扩容数据盘。 升级规格：升级Master节点的实
group)有多个consumer先后启动，就是一个消费者组内有多个consumer同时消费多个partition数据，consumer端也会有负载均衡（consumer个数小于partitions数量时）。 consumer实际上是靠存储在zk中的临时节点来表明针对哪个topic的哪个
cache算子缓存下来以备未来使用。 count算子返回errors的行数。count算子是一个Action操作。 Transformation操作可以分为如下几种类型： 视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变
0秒。 变更配置后对计费的影响 当前按需计费MRS集群资源的规格不满足您的业务需要时，您可以在MRS控制台发起变更规格操作，MRS提供如下几种变更配置的方式： 扩容：手动扩容Core或Task节点，请参见扩容集群；扩容数据盘，请参见扩容数据盘。 升级规格：升级Master节点的实
所有的数据类型均为AtomicType类型；所谓Atomic Type表示非NULL、UDTs、arrays，maps类型。如果列中存在这几种类型的任意一种，都无法获得预期的性能。 spark.sql.orc.impl : native ,默认为hive。 若使用客户端提交任务，“spark
所有的数据类型均为AtomicType类型；所谓Atomic Type表示非NULL、UDTs、arrays，maps类型。如果列中存在这几种类型的任意一种，都无法获得预期的性能。 spark.sql.orc.impl : native ，默认为hive。 如果使用客户端提交任务，“spark
的数据导出至OBS系统。HDFS和OBS也支持存储压缩格式的数据，目前支持存储bz2、gz压缩格式的数据。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。
是否和“/proc/swaps”一一对应。 /etc/hosts检查文件的检查标准 通过命令cat /etc/hosts查看是否存在以下几种情况，如果是，则说明该配置文件配置异常。 “/etc/hosts”文件不存在。 该主机的主机名不在文件中配置。 该主机名对应的IP不唯一。
单击“KafkaTopic监控”。 主题列表默认显示所有主题。可以查看主题的分区数和备份数。 在主题列表单击指定主题的名称，可查看详细信息。 如果执行过以下几种操作： Kafka或者Zookeeper进行过扩容或缩容操作。 Kafka或者Zookeeper增加或者删除过实例。 重装Zookeeper服务。
cache算子缓存下来以备未来使用。 count算子返回errors的行数。count算子是一个Action操作。 Transformation操作可以分为如下几种类型： 视RDD的元素为简单元素。 输入输出一对一，且结果RDD的分区结构不变，主要是map。 输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变
Spark INSERT SELECT语句调优 操作场景 在以下几种情况下，执行INSERT...SELECT操作可以进行一定的调优操作。 查询的数据是大量的小文件。 查询的数据是较多的大文件。 在Beeline/JDBCServer模式下使用非Spark用户操作。 操作步骤 可对INSERT
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