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json_format将输入JSON值序列化为遵守7159标准的JSON文本。
22771开源问题 解决Hive beeline不打印日志的问题 解决Yarn页面上active node数目不对问题 解决RM线程数过多导致RM页面打开慢问题 支持OBS监控 OBS包升级 解决hive-jdbc并发插入10条数据时部分数据未插入问题 解决hive偶现报kryo反序列化失败问题
框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。
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Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象，但运行速度相当慢，所以建议使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer并配置Kryo序列化。
Java序列化的默认值适用于任何Serializable Java对象，但运行速度相当慢，所以建议使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer并配置Kryo序列化。
框架需要对key和value的类（classes）进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。
框架需要对key和value的类（classes）进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 step_seq Integer 参数解释： 步骤序列号。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 progress String 参数解释： 作业执行进度。
输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。
本地运行Spark程序连接MRS集群的Hive、HDFS 问题 本地运行Spark程序时，如何连接MRS集群的Hive和HDFS？ 回答 为每一个Master节点申请并绑定弹性公网IP。 在本地Windows上配置集群的ip与主机名映射关系。登录集群后台，执行命令cat /etc/
比对主备DBServer节点/srv/BigData/dbdata_service/data目录下的配置文件发现差距比较大。 解决办法 把主节点/srv/BigData/dbdata_service/data的内容拷贝到备节点，保持文件权限和属组与主节点一样。
处理器调优 Spark Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如： 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用External Shuffle Service提升性能 在做Spark Streaming
ALM-19018 HBase合并队列超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HBase服务的compaction队列长度，默认当连续3次检测到HBase服务的compaction队列长度超过告警的阈值（默认100）时产生该告警。当compaction队列长度小于告警的阈值时，告警恢复
处理器调优 Spark Streaming的底层由Spark执行，因此大部分对于Spark的调优措施，都可以应用在Spark Streaming之中，例如： 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用External Shuffle Service提升性能 在做Spark Streaming
输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。
输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。
Yarn常用配置参数 队列资源分配 Yarn服务提供队列给用户使用，用户分配对应的系统资源给各队列使用。完成配置后，您可以单击“刷新队列”按钮或者重启Yarn服务使配置生效。 参数入口： 用户可在Manager系统中，选择“租户资源 > 动态资源计划 > 队列配置”。 参数说明以修改
输入输出一对多，且结果RDD的分区结构不变，如flatMap（map后由一个元素变为一个包含多个元素的序列，然后展平为一个个的元素）。
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