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些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。 针对上述问题
Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类
配置MRS集群对接SNMP网管平台上报告警 如果用户需要在统一的运维网管平台查看集群的告警、监控数据，管理员可以在FusionInsight Manager使用SNMP服务将相关数据上报到网管平台。 前提条件 对接服务器对应的弹性云服务器需要和MRS集群的Master节点在相同的
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.F
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.F
sr_reason_sk,sr_ticket_number,sr_return_quantity,sr_return_amt,sr_return_tax,sr_return_amt_inc_tax,sr_fee,sr_return_ship_cost,sr_refunded_cash,sr_reversed_charge
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Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver
Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver
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。 回答
单击“连接”后的下拉列表框，选择待编辑的连接名称。 在“连接”后单击“编辑”，进入编辑页面。 根据业务需要，修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功，则执行6。 如果显示测试失败，则需要重复4。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Loader连接，那么编辑连接参数后可能导致Loader作业运行效果也产生变化。
以能够更好的进行迁移决策。 业务信息调研 大数据平台及业务的架构图。 大数据平台和业务的数据流图（包括峰值和均值流量等）。 识别平台数据接入源、大数据平台数据流入方式（实时数据上报、批量数据抽取）、分析平台数据流向。 数据在平台内各个组件间的流向，比如使用什么组件采集数据，采集
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。 回答
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x
Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming样例程序（Java） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
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