检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
<port>' and " + "type the input text into the command line") return } val fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance.inStreamingMode
println("JavaHBaseBulkLoadExample {outputPath} {tableName}"); return; } String outputPath = args[0]; String tableName = args[1];
setField(4, StringData.fromString(tuple5.f4)); return rowData; } }); String basePath
高Streaming的吞吐能力,在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤 一个简单的流处理系统由以下三部分组件组成:数据源 + 接收器 + 处理器。数据源为Kafka,接收器为Streaming中的Kafka数据源接收器,处理器为Streaming。
ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more 可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同,造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep
ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more 可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同,造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep
ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more 可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同,造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep
ALM-29000 Impala服务不可用 告警解释 以30s为周期检测Impala服务状态,当检测到Impala服务异常时,系统产生此告警。 当系统检测到Impala服务恢复正常,或告警处理完成时,告警解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 29000 紧急 是 告警参数
Coordinator进程垃圾收集时间超出阈值(2.x及以前版本) 告警解释 系统每30s周期性采集Presto Coordinator进程的垃圾收集(GC)时间,当检测到GC时间超出阈值(连续3次检测超过5s)时产生该告警。用户可在MRS Manager中通过“系统设置> 阈值配置 > 服务 > Presto >
式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 RDD的生成: 从HDFS输入创建,或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来,通过编码实现。 RDD的存储: 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用(RDD有11种存储级别)。
toString(result.getValue(columnFamily.getBytes(), "cid".getBytes())); return hbaseValue; } catch (IOException e) { LOG.warn("Exception
configuration. at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer$FutureFailure.<init>(KafkaProducer.java:739) at org.apache.kafka.clients.producer
Master节点中的4核8GB规格不在SLA售后范围内,仅适用于测试环境,不建议用于生产环境。 MRS 3.x及之后版本集群Master节点规格不能小于64GB。 磁盘角色 表1 MRS集群节点磁盘类型 磁盘角色 描述 系统盘 节点系统盘的存储类型和存储空间。 存储类型: SAS:高IO SSD:超高IO
skIndex信息。 NettySink算子的并发度。 RegisterServerHandler 该组件主要是与注册服务器交互的部件,在平台上定义了一系列接口,包括以下几种接口: “start();” :启动RegisterServerHandler,与第三方RegisterServer建立联系。
经过定位发现,导致这个问题的原因是:Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数,导致部分Receiver启动以后,系统已经没有资源去运行计算任务,导致第一个任务一直在等待,后续任务一直在排队。从现象上看,就是如问题中的图1中所示,会有两个任务一直在等待。
经过定位发现,导致这个问题的原因是:Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数,导致部分Receiver启动以后,系统已经没有资源去运行计算任务,导致第一个任务一直在等待,后续任务一直在排队。从现象上看,就是如问题中的图1中所示,会有两个任务一直在等待。
Metastore中。由于缺失新写入的分区信息,查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例 create table data_partition(id int, comb int
System.out.println("JavaHBaseBulkDeleteExample {tableName}"); return; } LoginUtil.loginWithUserKeytab(); String tableName = args[0];
System.out.println("JavaHBaseBulkGetExample {tableName}"); return; } String tableName = args[0]; SparkConf sparkConf = new
System.out.println("JavaHBaseDistributedScan {tableName}"); return; } LoginUtil.loginWithUserKeytab(); String tableName = args[0];