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CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于
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omm 集群的操作用户需要有<path>/hbase.jks目录的“rw”权限，且要求目录已存在。 运行命令后需要再输入4遍相同的<password>，其中3中进行加密的密码与此步骤的密码相同。 将生成的密钥文件分发到集群中所有节点的相同目录下，并为omm用户配置该文件的读写权限。
假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Flink的DataStream应用程序实现如下功能： DataStream应用程序可以在Windows环境和Linux环境中运行。 实时统计总计网购时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一
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ClickHouse性能调优 数据表报错Too many parts解决方法 加速Merge操作 加速TTL操作 父主题： 使用ClickHouse
ClickHouse性能调优 ClickHouse数据表分区过多调优 ClickHouse加速Merge调优 ClickHouse加速TTL操作调优 父主题： 使用ClickHouse
一个Topic就是一个类别或者一个可订阅的条目名称，也即一类消息。一个主题可以有多个分区，这些分区可以作为并行的一个单元。 Partition/分区 是一个有序的、不可变的消息序列，这个序列可以被连续地追加—个提交日志。在分区内的每条消息都有一个有序的ID号，这个ID号被称为偏移（Of
在等值Join条件之中包含两张表的分桶列，当左表的分桶列为等值的Join条件时，很大概率会被规划为Bucket Shuffle Join。 左表的分桶列的类型与右表等值Join列的类型需要保持一致。 Bucket Shuffle Join功能只生效于等值Join的场景。 Bucket Shuffle
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
单击Flume角色 选择准备上传配置文件的节点的“Flume”角色，单击“实例配置 ”页面“flume.config.file”参数后的“上传文件”，选择“properties.properties”文件完成操作。 图6 上传文件 每个Flume实例均可以上传单独的服务端配置文件。 更新配置文
当完成MRS集群部署后，可以根据自身的业务需求使用MRS提供的一系列常用实践。 表1 MRS常用最佳实践 实践 描述 数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 本实践指导使用Spark实现车主驾驶行为分析。用于了解MRS的基本功能，利用MRS服务的Spark2x组件，对车主的驾驶行为
给用户添加其他用户库表的HDFS路径的读、写、执行权限，详情请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。 如果用户在执行命令时指定了HDFS路径，需要给该用户添加HDFS路径的读、写、执行权限，详情请参考添加HDFS的Ranger访问权限策略。也可以不配置HDFS的Ranger策略，
tor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力，但当缓存的表较大或者缓存表数量较多时，将不可避免地影响executor的稳定性。 此时的最佳实践是，当不需要将表cache来实现查询加速时，应及时将表进行uncache以释放内存。可以执行命令uncache
tor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力，但当缓存的表较大或者缓存表数量较多时，将不可避免地影响executor的稳定性。 此时的最佳实践是，当不需要将表cache来实现查询加速时，应及时将表进行uncache以释放内存。可以执行命令uncache
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