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e_data_volume_size和core_data_volume_count）表示，以上两种方式任选一组进行配置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/run-job-flow 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
准备Flink应用安全认证 MRS服务集群开启了Kerberos认证需要执行以下步骤，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要
解决DataSource表动态分区插入行为要与Hive保持一致的问题。 解决DGC API方式连接Spark SQL查询遇到特殊字符（比如换行），标准的解析会自动换行的问题。 解决Spark任务报错ArrayIndexOutOfBoundsException的问题。 解决API模式提交Spark
Tez引擎执行union后使用concatenate合并小文件数据丢失。 重启Zookeeper节点后Hive SQL执行失败。 普通集群，Hive需验证token，导致Flink管理面提交hive catlog作业失败。 MetaStore删除分区偶现死锁。 Tez引擎insert overwrite插入空集不会覆盖原数据。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个......）。 2 对于所有locators的
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:port as SS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:port as SS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据inde
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
准备Flink安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交Flink的应用程序中需要设置安全认证，确保Flink程序能够正常运行。
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除 failed：失败 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1 路径参数 参数
下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
Flink Scala API接口介绍 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。
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