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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。
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。
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
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）。
json_format将输入JSON值序列化为遵守7159标准的JSON文本。
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。
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
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。
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）。
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
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
Kafka可以实时接受来自外部的消息，并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示： 图1 与其他组件关系 父主题： Kafka
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
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）。
图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。
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。 图1 Kafka结构 操作流程 本实践操作流程如下所示： 步骤1：创建MRS集群：创建一个包含有Kafka组件的MRS集群。
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