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客户端无法访问，但正在运行的业务不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 不影响业务。 滚动重启10个节点耗时约10分钟。 HetuEngine计算实例 直接重启 计算实例重启期间无法执行SQL任务。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 不支持滚动重启。 - Doris 直接重启 重启时正在运行的任务将失败，重启期间无法提交新任务。
uce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组
uce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组
uce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
SparkJavaExample Spark Core任务的Java/Python/Scala/R示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample
TABLE src COMPUTE STATISTICS 生成sizeInBytes和rowCount。 使用ANALYZE语句收集统计信息时，无法计算非HDFS数据源的表的文件大小。 生成表级别统计信息（不扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS
查询Core节点有大量文件的目录，发现大部分都是类似“blockmgr-033707b6-fbbb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目录，里面存放了计算过程中产生的shuffle临时文件。 因为JDBCServer启动了Spark的动态资源分配功能，已经将shuffle托管给NodeMan
val put = new Put(iteratorArray(i).getString(0).getBytes) // 计算结果 val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt
对Streaming调优，就必须使三个部件的性能都最优化。 数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果往往全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后
mb=1536 mapreduce.job.am.memory.policy=100:10:50,1200:2000 某应用task总数=120 计算过程： 调整后内存=1536+[（120-100）/10]*50=1636，满足1200<1636且2000>1636，最终Applica
用于指定每个executor的堆外内存大小(MB)，增大该参数值，可以防止物理内存超限。该值是通过max(384,executor-memory*0.1)计算所得，最小值为384。 1024 父主题： Spark Core性能调优
用于指定每个executor的堆外内存大小(MB)，增大该参数值，可以防止物理内存超限。该值是通过max(384,executor-memory*0.1)计算所得，最小值为384。 1024 父主题： Spark Core性能调优
TABLE src COMPUTE STATISTICS 生成sizeInBytes和rowCount。 使用ANALYZE语句收集统计信息时，无法计算非HDFS数据源的表的文件大小。 生成表级别统计信息（不扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS
KerberosPrincipal KerberosKeytabPath指定的keytab对应的用户名。 tenant 指定访问HetuEngine计算实例的租户资源队列 KerberosConfigPath 访问数据源用户的krb5配置文件，参考配置HetuEngine应用安全认证获取。
值。经验法则是将单个块大小（MB）除以250得到的值作为扫描仪线程数。 增加并行性还需考虑的重要一点是集群中实际可用的CPU核数，确保并行计算数不超过实际CPU核数的75%至80%。 CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。
mb=1536 mapreduce.job.am.memory.policy=100:10:50,1200:2000 某应用task总数=120 计算过程： 调整后内存=1536+[（120-100）/10]*50=1636，满足1200<1636且2000>1636，最终Applica
env.readTextFile(filePaths.apply(0)) } // 数据转换，构造整个数据处理的逻辑，计算并得出结果打印出来 unionStream.map(getRecord(_)) .assignTimestampsAndWatermarks(new
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
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