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Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 Spark Core内存调优 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
通过使用函数ngrams()将输入文本分割为4-shingles（文本被分成长度为4的连续子序列，每个子序列称为一个shingle或者gram），它们被用于创建每个初始文本的集合摘要。将集合摘要相互比较，以获得其相应初始文本相似性的近似值。
每个分区是一个有序、不可变的消息序列，并不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序（Offset）的序列化编号。
提交Hive任务时如何指定队列？ 问题现象 怎样在Hive提交任务的时候指定队列？ 处理步骤 在执行语句前通过如下参数设置任务队列，例如，提交任务至队列QueueA。 set mapred.job.queue.name=QueueA; select count(*) from rc
void deleteTimeseries(String path) void deleteTimeseries(List<String> paths) 删除一个或多个时间序列。
props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")); // Value序列化类
SQL中无需考虑，SQL中数据都为ROW类型，都采用了Flink内置的序列化器，能很高效的进行序列化。
props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")); // Value序列化类
void deleteTimeseries(String path) void deleteTimeseries(List<String> paths) 删除一个或多个时间序列。
4d Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架，Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化，还不支持闭包的序列化。
查看MRS作业详情和日志 用户通过管理控制台可在线查看当前MRS集群内所有作业的状态详情，以及作业的详细配置信息和运行日志信息。 由于Spark SQL和Distcp作业在后台无日志，因此运行中的Spark SQL和Distcp作业不能在线查看运行日志信息。
4d Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架，Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化，还不支持闭包的序列化。
更好地计算资源利用：将数据压缩，序列化的任务下推到Worker并行计算。 高效序列化：优化数据序列化格式，同等数据量级下，更低的数据传输量。 流式传输：基于HTTP 2.0 stream, 保证HTTP协议通用性的同时，减少大量数据传输中RPC 重复调用。
序列号 系统产生的告警计数。 附加信息 相关报错信息。 MRS 3.3.0及之后版本：针对监控指标阈值转告警，可以在“附加信息”中查看监控指标值使用情况。 定位信息 定位告警的详细信息。
当应用程序从lost_and_found队列移动到其他队列时，应用程序不能继续执行 问题 当删除一个有部分应用程序正在运行的队列，这些应用程序会被移动到“lost_and_found”队列上。当这些应用程序移回运行正常的队列时，某些任务会被挂起，不能正常运行。 回答 如果应用程序没有设置标签表达式
如果磁盘文件数量特别巨大，对文件读写的性能会带来比较大的影响，此外由于同时打开的文件句柄数量多，序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间，对内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。
如果磁盘文件数量特别巨大，对文件读写的性能会带来比较大的影响，此外由于同时打开的文件句柄数量多，序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间，对内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。
format 必选 String 用于反序列化和序列化Kafka消息的值部分的格式。 properties.* 可选 String 安全模式下需增加认证相关的参数。
MRS集群服务常用端口列表 本章节介绍MRS集群内各组件的常用端口，在自定义购买MRS集群时，如果集群版本类型为“LTS版”，则用户可以自行选择组件的默认端口是否要保持与开源版本一致。 图1 自定义购买LTS版本集群时选择组件端口策略 “组件端口”参数选择“开源”时或者版本类型为“
SparkHbasetoHbasePythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化
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