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可以参考备份数据将数据备份到第三方服务器，例如备份到：远端HDFS（RemoteHDFS）、NAS（NFS/CIFS）、SFTP服务器（SFTP）、OBS。 创建备份任务成功后，等待2分钟，检查告警是否消除。 是，处理完毕。 否，执行6。 收集故障信息。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 12707 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting tokens
LoginUtil.login(PRINCIPAL, KEYTAB, KRB, conf); } // 初始化Job任务对象。 Job job = Job.getInstance(conf, "Collect Female Info"); job
mns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering 同步执行Clustering配置。 在写入时加上配置参数： option("hoodie.clustering.inline"
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 12707 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting tokens
mns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering 同步执行Clustering配置。 在写入时加上配置参数： option("hoodie.clustering.inline"
nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin 两表进行join操作的时候，当非空分区比率低于此配置时，无论其大小如何，都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时，此配置才有效。 0
nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin 两表进行join操作的时候，当非空分区比率低于此配置时，无论其大小如何，都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时，此配置才有效。 0
HDFS客户端使用NameNode黑名单特性。配置成org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ObserverReadProxyProvider，可使用从NameNode支持读的特性。 org.apache.hadoop.hdfs.server
HDFS客户端使用NameNode黑名单特性。配置成org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ObserverReadProxyProvider，可使用从NameNode支持读的特性。 org.apache.hadoop.hdfs.server
--指定写入的是Hudi表。 'path' = 'obs://XXXXXXXXXXXXXXXXXX/', --指定Hudi表的存储路径。
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
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置并启动作业。 需勾选“基
network.max: 20g 基于序列化性能尽量使用POJO和Avro等简单的数据类型 使用API编写Flink程序时需要考虑Java对象的序列化，大多数情况下Flink都可以高效的处理序列化。SQL中无需考虑，SQL中数据都为ROW类型，都采用了Flink内置的序列化器，能很高效的进行序列化。
ProportionalCapacityPreemptionPolicy yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.observe_only 设置为“true”，则执行策略，但是不对集群资源进程抢占操作。 设置为“false”，则执行策略，且根据策略启用集群资源抢占的功能。
2 16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2 16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job:
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
2 16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2 16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job:
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
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