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Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，
安全模式的Flink对接普通模式的Elasticsearch集群需设置参数“es.security.indication”的值为“false” 安全模式的Flink集群支持对接安全模式和普通模式的Elasticsearch集群。 当安全模式的Flink集群对接普通模式的Elasticsearch集群时需设置如下参数：
AM通过此接口向NM提供需要启动的containers列表的请求。 stopContainers(StopContainersRequest request) AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapRe
1.0.3补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。 自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（2
资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数，但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了，那ResourceManager将会覆写这个单独的最大尝试次数。
ebalance的能力，创建任务时指定的task数量会在整个集群中的CDLConnector实例之间做均衡，保证每个实例上运行的task数量大致相同，如果某个CDLConnector实例异常或者节点宕机，该任务会在其它节点重新平衡task的数量。 图1 Task的Rebalance示意图
Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapRe
Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapRe
Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapRe
memory.policy”。 配置说明： 配置项的默认值为空，此时不会启动自动调整的策略，ApplicationMaster的内存仍受“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置项的影响。 配置参数的值由5个数值组成，中间使用“:”与“,”分隔，格式
面，详情请参考访问MRS集群Manager。 通过管理控制台修改实例参数 登录MRS管理控制台，单击待操作的集群名称。 在集群详情页，单击“组件管理”。 单击服务列表中指定的服务名称。 单击“实例”页签。 单击角色实例列表中指定的角色实例名称。 单击“实例配置”页签。 将页面右侧
index：表示需修改索引状态的数据表的名称。 idx_state_opt：表示修改索引的目标状态，可选参数如下： indexnames.to.inactive：表示将指定的索引转换为INACTIVE状态。 indexnames.to.active：表示将指定的索引转换为ACTIVE状态。
threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica.fetchers 1 副本向Leader请求同步数据的线程数，增大这个数值会增加副本的I/O并发度。 num.io.threads 8
where_condition]; 删除hive on hbase表中符合条件的数据。详细说明请参见删除Hive on HBase表中的单行记录。 remove table hbase_table1 where id = 1; 删除表中符合条件“id =1”的数据。 CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL]
应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDBCServer），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时
使用REST服务，传入对应host与port组成的url，通过HTTP协议，获取得到所有table。 代码样例 以下代码片段在“hbase-rest-example\src\main\java\com\huawei\hadoop\hbase\examples”包的“HBaseRestTest”类的getAllUserTables方法中。
使用REST服务，传入对应host与port组成的url，通过HTTP协议，获取得到所有table。 代码样例 以下代码片段在“hbase-rest-example\src\main\java\com\huawei\hadoop\hbase\examples”包的“HBaseRestTest”类的getAllUserTables方法中。
使用REST接口操作HBase表 功能简介 使用REST服务，传入对应host与port组成的url以及指定的tableName和jsonHTD，通过HTTP协议，进行查询表信息，修改表，创建表以及删除表的操作。 代码样例 方法调用 // Add a table with specified
overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务
配置组件隔离访问Hive MetaStore 操作场景 MRS 3.2.0及之后的版本支持此功能，此功能用于限制集群内组件连接指定的Hive MetaStore实例，组件默认可连接所有MetaStore实例。 目前集群中支持连接MetaStore的组件有HetuEngine、Hive、Loader、Me
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