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HetuEngine启动计算实例时，会给Yarn发送命令启动对应的application，若30秒内没有接收到Yarn的响应消息，则因超时结束此次请求。 若由于机器性能或者是网络环境问题，无法在30秒内接收到Yarn启动application的响应消息时，可适当延长对应的超时时间。 登录FusionInsight
FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text
FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text
Streaming应用超过token有效期，应用失败 问题 修改kerberos的票据和HDFS token过期时间为5分钟，设置“dfs.namenode.delegation.token.renew-interval”小于60秒，提交Spark Streaming应用，超过token有效期，提示以下错误，应用失败。
valuesList) 插入多个Record。提供数据类型后，服务器不需要做类型推断，可以提高性能。 submitApplication(SubmitApplicationRequest request) Client通过此接口提交一个新的应用到RM。 void insertRecordsOfOneDevice(String
valuesList) 插入多个Record。提供数据类型后，服务器不需要做类型推断，可以提高性能。 submitApplication(SubmitApplicationRequest request) Client通过此接口提交一个新的应用到RM。 void insertRecordsOfOneDevice(String
Streaming应用超过token有效期，应用失败 问题 修改kerberos的票据和HDFS token过期时间为5分钟，设置“dfs.namenode.delegation.token.renew-interval”小于60秒，提交Spark Streaming应用，超过token有效期，提示以下错误，应用失败。
为什么运行任务时客户端不可用 问题 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态，为什么此时客户端会不可用？ 回答 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态（不间断
为什么运行任务时客户端不可用 问题 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态，为什么此时客户端会不可用？ 回答 当运行任务时，将MR ApplicationMaster或ResourceManager移动为D状态（不间断
waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数：
一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数：
集群管理器在不同的应用之间调度资源。Driver同时会启动应用程序DAG调度、Stage划分、Task生成。 然后Spark会把应用的代码（传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码）发送到Executor上。 所有的Task执行完成后，用户的应用程序运行结束。
在弹性云服务管理控制台，创建一个新的弹性云服务器。 弹性云服务器的“可用分区”、“虚拟私有云”、“安全组”，需要和待访问集群的配置相同。 选择一个Windows系统的公共镜像。 其他配置参数详细信息，请参见“弹性云服务器 > 快速入门 > 购买并登录Windows弹性云服务器” 方法二：使用本机访问M
line is too long. Shorten command line for ServiceStarter or also for Application default configuration. 回答 打开项目中“ .idea\workspace.xml”文件。 找到标签“<component
waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
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spark.examples.FemaleInfoCollection： 样例：类CollectMapper val spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some
MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把
spark.examples.FemaleInfoCollection： 样例：类CollectMapper val spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some
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