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'{print $NF}' | awk '$1 >"开始端口值" {print $1}' | sort -u | wc -l，计算临时端口使用数。 使用公式计算临时端口使用率，临时端口使用率=（临时端口使用数/临时端口总数）*100，确认临时端口使用率是否超过阈值。 是，执行7。 否，执行6。
loomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash计算，将数据进行分桶写入；该索引写入速度最快，但是需要合理配置分桶数目；Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引：Flink引擎独有
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。 字符串大小写转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。
以在界面上根据业务需要，在集群中创建租户、管理租户。 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。默认情况下，新的计算资源和存储资源的全部权限将分配给租户的角色。 修改租户的计算资源或存储资源，对应的角色关联权限将自动更新。 Manager还提供了多实例的功能，使用户
子来实现底层的计算。 Take算子会以Partition为单位多次触发计算。 在该问题中，由于Shuffle操作，导致take算子默认有两个Partition，Spark首先计算第一个Partition，但由于没有数据输入，导致获取结果不足10个，从而触发第二次计算，因此会出现RDD的DAG结构打印两次的现象。
使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hadoop集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能有差异，具体操作详情以实际版本对应的操作指导为准。
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd.mapPartitions(records
种SQL-like的语言，相对于SQL，CQL中增加了（时序）窗口的概念，将待处理的数据保存在内存中，进行快速的内存计算，CQL的输出结果为数据流在某一时刻的计算结果。使用CQL，可以快速进行业务开发，并方便地将业务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出；并可以在合适的时候中止业务。
选择“叶子租户”：当前租户为叶子租户，不支持添加子租户。 选择“非叶子租户”：当前租户为非叶子租户，支持添加子租户，但租户层级不能超过5层。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以子租户名称创建任务队列。 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。
将高频访问的SQL查询和有高耗时的算子（连接， 聚合等算子）的SQL通过建立物化视图进行预计算，然后在查询的SQL中将能匹配到物化视图的查询或者子查询转换为物化视图，避免了数据的重复计算，这种情况下往往能较大地提高查询的响应效率。 物化视图通常基于对数据表进行聚合和连接的查询结果创建。
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
子来实现底层的计算。 Take算子会以Partition为单位多次触发计算。 在该问题中，由于Shuffle操作，导致take算子默认有两个Partition，Spark首先计算第一个Partition，但由于没有数据输入，导致获取结果不足10个，从而触发第二次计算，因此会出现RDD的DAG结构打印两次的现象。
使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd.mapPartitions(records
AZ的健康状态由AZ内的存储资源（HDFS）、计算资源（Yarn）和关键角色的健康度是否超过配置阈值决定。 AZ亚健康有两种： 计算资源（Yarn）不健康，存储资源（HDFS）健康，任务无法提交到本AZ，但是数据可以继续往本AZ内读写。 计算资源（Yarn）健康，存储资源（HDFS）
被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此，在执行聚合计算时，SQL中仍需要使用GROUP BY子句。 AggregatingMergeTree AggregatingMergeTree是预先聚合引擎的一种，用于提升聚合计算的性能。AggregatingMergeTree引擎能够
b=xxx 原因分析 按照设定，任务应该只扫描b=xxx的分区，但是查看任务日志可以发现，实际上任务却扫描了所有的分区再来计算b=xxx的数据，因此任务计算的很慢。并且因为需要扫描所有文件，会有大量的OBS请求发送。 MRS默认开启基于分区统计信息的执行计划优化，相当于自动执行Analyze
Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景
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