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nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中
size的实际值为待写入数据大小与blocksize配置值中的较大值。 当CarbonData表中的数据文件block.num小于任务并行度（parellelism）时，CarbonData数据文件的block会被切为新的block，使得blocks.num大于parelleli
size的实际值为待写入数据大小与blocksize配置值中的较大值。 当CarbonData表中的数据文件block.num小于任务并行度（parellelism）时，CarbonData数据文件的block会被切为新的block，使得blocks.num大于parelleli
coalescePartitions.minPartitionNum 合并后的最小shuffle分区数。如果不设置，默认为Spark集群的默认并行度。只有当spark.sql.adaptive.enabled 和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.
一般来说，旧分区数>新分区数，可设置shuffle为false；但如果旧分区远大于新分区数，例如高于100倍以上，可以考虑设置shuffle为true，增加并行度，提高合并的速度。 设置shuffle为true（repartition），会有性能上的提升；但是由于Parquet和Orc存储方式的特殊性
coalescePartitions.minPartitionNum 合并后的最小shuffle分区数。如果不设置，默认为Spark集群的默认并行度。只有当spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.e
一般来说，旧分区数>新分区数，可设置shuffle为false；但如果旧分区远大于新分区数，例如高于100倍以上，可以考虑设置shuffle为true，增加并行度，提高合并的速度。 设置shuffle为true（repartition），会有性能上的提升；但是由于Parquet和Orc存储方式的特殊性
nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
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nodeagent重启后不显示监控信息 长时间提交作业，manager executor进程会内存溢出 支持提交作业，manager executor可配置并发度功能 MRS manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表，HBase表权限控制未生效
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/
SphericalGeography类型为地理坐标（有时称为大地坐标或lat / lon或lon / lat）上表示的空间要素提供本地支持。地理坐标是以角度单位（度）表示的球坐标。几何类型的基础是平面。平面上两点之间的最短路径是一条直线。这意味着可以使用笛卡尔数学和直线矢量来计算几何形状（面积，距离，长度，交点等）。
rowsPerSecond：每秒产生的行数，默认值1 rampUpTime：在达到rowsPerSecond速度之前的上升时间 numPartitions：生成数据行的并行度 支持 - Kafka Source 参见https://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/
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