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多租户模式是将JDBCServer和租户绑定,每一个租户对应一个或多个JDBCServer,而一个JDBCServer只给一个租户提供服务。不同的租户可以配置不同的YARN队列,从而达到资源隔离,且JDBCServer根据需求动态启动,可避免浪费资源。
Python样例代码 功能简介 通过连接zookeeper上的对应znode获取到当前主JDBCServer的IP和PORT,然后使用pyhive连接到这个JDBCServer,从而实现在JDBCServer-ha模式下,出现主备倒换后不需要修改代码依旧就能直接访问新的主JDBCServer
客户端连接JDBCServer时,需要指定Namespace,即访问ZooKeeper哪个目录下的JDBCServer实例。在连接的时候,会从Namespace下随机选择一个实例连接。 客户端成功连接JDBCServer服务后,向JDBCServer服务发送SQL语句。
* 当前JDBCServer个数))达到阈值时,自动新增JDBCServer。
客户端成功连接JDBCServer服务后,向JDBCServer服务发送SQL语句。 JDBCServer服务执行客户端发送的SQL语句后,将结果返回给客户端。
配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项,两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进行设置,设置完后需要重启JDBCServer。
配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项,两者在Spark JDBCServer服务端的tunning选项中进行设置,设置完后需要重启JDBCServer。
* 当前JDBCServer个数))达到阈值时,自动新增JDBCServer。
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套,出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed,Stage一直重试
由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套,出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed,Stage一直重试
通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer,从而执行SQL命令,创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
通过JDBCServer接口创建UDF。用户可以通过Spark Beeline或者JDBC客户端代码来连接JDBCServer,从而执行SQL命令,创建UDF。 通过spark-sql创建UDF。
在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。
在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。
在网络拥塞的情况下,您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间,可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。
在网络拥塞的情况下,您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间,可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而产生异常。
在网络拥塞的情况下,您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间,可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。
在网络拥塞的情况下,您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间,可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而产生异常。
场景说明 场景说明 用户自定义JDBCServer的客户端,使用JDBC连接来进行数据表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 确保以HA模式启动了JDBCServer服务,并至少有一个实例对外服务。
在搜索栏中搜索参数“spark.sql.extensions”,修改JDBCServer的spark.sql.extensions参数值为:org.apache.spark.sql.hive.FISparkSessionExtension,org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension