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该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。 应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动Applicat
通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false”，则表示集群不支
参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。
和传输，性能相对来说比较差。 使用mapPartitions替代普通map。 mapPartitions类的算子，一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数调用处理一条，性能相对来说会高一些。 但是有的时候，使用mapPartitions会出现OOM（内存
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议给出示例。 适用范围 基于MRS-Flink数据存储进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.2.0及以后版本。 参数优化部分适配于MRS 3.2.0及以后版本。 该规范中与开源社区不一致的点，以本文档为准。
参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。
本章节适用于MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建Container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 参考修改集群服务配置参数进入Yar
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外，如何采用Java命令提交Spark应用？ 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下： 定义org
名称 SFTP服务器连接的名称。 sftpName Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 10.16.0.1 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 22 Sftp用户名 访问SFTP服务器的用户名。 root Sftp密码 访问SFTP服务器的密码。 xxxx
根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。准备业务应用代码及其相关配置。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将S
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
<name>mapred.mapper.class</name> <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value> </property>
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
<name>mapred.mapper.class</name> <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value> </property>
<name>mapred.mapper.class</name> <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value> </property>
对象存储服务”，登录OBS管理控制台。 单击“并行文件系统”，创建一个并行文件系统，并上传测试数据文件。 例如创建的文件系统名称为“mrs-demo-data”，单击系统名称，在“文件”页面中，新建一个文件夹“flink”，上传测试数据至该目录中。 则本示例的测试数据完整路径为“obs://mrs-demo-data
查看Flink应用调测结果 操作场景 Flink应用程序运行完成后，您可以查看运行结果数据，也可以通过Flink WebUI查看应用程序运行情况。 操作步骤 查看Flink应用运行结果数据。 当用户查看执行结果时，需要在Flink的web页面上查看Task Manager的Stdout日志。
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“generic-jdbc-connector”或者专用数据库连接器（oracle-connector、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。
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