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Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优
Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 Flink作业RocksDB状态后端调优 配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 父主题： 使用Flink
Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，创建多个Task去读取这些文件Block。 在Executor端执行Task并读取具体的Block，作为RDD（弹性分布数据集）的一部分。
Color函数 bar(x, width) 描述：使用默认的低频红色和高频绿色渲染ANSI条形图中的单个条形。例如，如果将25％的x和40的宽度传递给此函数。将绘制一个10个字符的红色条形，后跟30个空格，以创建一个40个字符的条形。 bar(x, width, low_color
Sink一般都是成对出现，用于多个Flume Agent间进行数据中转，因此一般场景下Avro Source和Avro Sink都不会成为性能瓶颈。 模块间性能 根据模块间性能对比，可以看到对于前端是SpoolDir Source的场景下，Kafka Sink和HDFS Sink都能满足吞吐量要求，但是HBase S
使用Grafana对接IoTDB数据库 应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 IoTDB支持对接Grafana，对接成功后，即可通过Grafana丰富的图形报表展示能力，对IoTDB中的时序数据进行图形化展示，以分析时序数据的变化趋势等信息。
通过Hue管理Oozie作业 操作场景 用户需要使用图形化界面查看集群中所有作业时，可以通过Hue完成任务。 Hue提供了Oozie作业管理器功能，使用户可以通过界面图形化的方式使用Oozie。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等
Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明
Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程相同。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念
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MRS集群节点使用pip3安装Python时提示网络不可达 问题现象 执行pip3 install安装Python时报错网络不可达。 具体如下图所示： 原因分析 用户未给Master节点绑定弹性公网IP，造成报错的发生。 处理步骤 登录MRS服务管理控制台。 选择“现有集群”，选
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Ka
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端程序开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进
Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发和运行环境
Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 设置Spark Core并行度 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能
Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明
Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档
运行Manager应用报错“WARN No appenders could be found for logger” 问题 运行应用程序时，操作失败，日志显示如图1所示。 图1 操作失败日志 回答 查看工程的“bin”目录下是否有编译过的“log4j.properties”，如果没有，则添加编译路径。
Topology里面的每一个Component（Spout/Bolt）节点都是并行运行的。在Topology里面， 可以指定每个节点的并行度，Storm则会在集群里面分配相应的Task来同时计算，以增强系统的处理能力。 图2 Topology Storm有众多适用场景：实时分析、
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