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最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。
* 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。
用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
serialVersionUID = -3178168214712105171L; public Boolean call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间
serialVersionUID = -3178168214712105171L; public Boolean call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间
serialVersionUID = -3178168214712105171L; public Boolean call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间
将在准备MRS应用开发用户时获取的keytab认证文件“user.keytab”与“krb5.conf”，以及准备运行环境时获取的集群配置文件都放置到样例工程中的“hbase-example\src\main\resources\conf”目录中。
用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
优点：可以解决聚合准确性问题，而且对用户友好，对数据没有要求。 缺点：大数据量情况下状态后端存储的数据比较多。 通过CDC格式数据解决 CDC格式数据是指更新操作记录中会同时包含更新前数据和更新后数据。通过更新前的内容来回撤掉之前的聚合结果，通过更新后的数据更新最新的计算结果。
登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。
登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。
登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。
约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 role_deploy_meta Array of RoleDeployMeta objects 参数解释： 版本组件实例角色部署策略。
登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。
用户不需要配置。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 plan_id 否 String 参数解释： 套餐ID，为扩展接口，预留此参数。用户不需要配置。
用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
/flume/flume-用户名-日期-pid-gc.log Flume进程的GC日志。 /flume/Flume-audit.log Flume客户端的审计日志。 /flume/startAgent.out Flume启动前的进程参数日志。
3178168214712105171L; @Override public Boolean call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间
公用参数介绍 分类 参数 说明 连接数据库 --connect 连接关系型数据库的url --connection-manager 指定连接管理类 --driver jdbc 连接驱动包 --help 帮助信息 --password 连接数据库密码 --username 连接数据库的用户名
/flume/flume-用户名-日期-pid-gc.log Flume进程的GC日志。 /flume/Flume-audit.log Flume客户端的审计日志。 /flume/startAgent.out Flume启动前的进程参数日志。
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