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SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults
通过ThriftServer实例向HBase表中写入数据 功能简介 传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port，根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端，访问ThriftServer，分别使用put和putMultiple进行写数据操作。 代码样例 方法调用 //
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如果“table_blocksize”值太小，数据加载时，生成过多的小数据文件，可能会影响HDFS的使用性能。 如果“table_blocksize”值太大，数据查询时，索引匹配的block数据量较大，某些block会包含较多的blocklet，导致读取并发度不高，从而降低查询性能。 一般情况下，建议根据数据量
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命
FlinkSQL HBase数据表开发建议 客户端提交作业时通过with属性添加HBase配置信息 Flink客户端提交作业，如SQL client提交，在建表语句中添加如下配置： 表1 Flink作业with属性 配置 说明 'properties.hbase.rpc.protection'
在命令行终端查看样例代码中的HQL所查询出的结果，运行成功结果会有如下信息： Create table success! _c0 0 Delete table success! 使用IntelliJ IDEA形式运行JDBC样例工程： 在IntelliJ IDEA的jdbc-ex
MapReduce任务长时间无进展。 回答 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
MapReduce任务长时间无进展。 回答 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
在节点中安装客户端。例如客户端安装目录为“/opt/client”。 检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”
开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端：Oracle JDK：支持1.8版本；IBM JDK：支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端：OpenJDK：支持1
开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： MRS集群的服务端和客户端仅支持自带的Oracle JDK（版本为1.8），不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的，支持Oracle JDK和IBM JDK。 Oracle JDK：支持1.7和1.8版本。 IBM JDK：推荐1.7.8.10、1
Spark on OBS性能调优 配置场景 Spark on OBS在小批量频繁请求OBS的场景下，可以通过关闭OBS监控提升性能。 配置描述 在Spark客户端的“core-site.xml”配置文件中修改配置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 fs.obs.metrics
MRS集群是否支持重装系统？ 问： MRS集群是否支持重装系统？ 答： MRS集群内节点操作系统为ECS初始镜像，不支持重装操作系统。 父主题： 节点管理类
option(TABLE_NAME, tableName). mode(Overwrite). save(tablePath)} 查询数据： def queryData(spark: SparkSession, tablePath: String, tableName: String
Hudi Savepoint操作说明 Savepoint用于保存并还原自定义的版本数据。 Hudi提供的savepoint就可以将不同的commit保存起来以便清理程序不会将其删除，后续可以使用Rollback进行恢复。 使用spark-sql管理savepoint。 示例如下：
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