检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
对应的机器ip和port为空引起的，出现该问题的时候使用hdfs fsck检查对应文件块的健康状态，删除损坏或者恢复丢失的块，重新进行任务计算即可。 父主题： HDFS故障排除
HYPERLOGLOG 基数统计。 用HyperLogLog来近似计算唯一数的计数值，其代价要远小于用count来计算。 参见HyperLogLog函数函数。 HyperLogLog A HyperLogLog sketch可以用来高效的计算distinct()的近似值。 它以一个稀疏的表征开
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。 - MemArtsCC 直接重启 重启期间无法使用缓存数据，影响上层组件性能
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
-d ':' -f 2 | awk '$1 >"开始端口值" {print $1}' | sort -u | wc -l，计算临时端口使用数。 使用公式计算临时端口使用率，临时端口使用率=（临时端口使用数/临时端口总数）*100，确认临时端口使用率是否超过阈值。 是，执行8。 否，执行7。
对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都更优化。 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以后版本
xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
在使用spark-submit命令时，添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。 示例 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据，250个executor。 在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，t
若节点较多，可以按节点名称或者IP模糊搜索，也可以使用数据盘容量进行条件过滤。 预估费用为按显示的磁盘容量预估的费用，可能不准确，实际费用以节点实际的磁盘容量计算为准。所以建议数据盘扩容前先同步磁盘信息，预估费用会更准确。 若某节点组下节点进行过数据盘扩容，后续若该节点组扩容节点或进行集群克隆，则节点数据盘将按磁盘扩容后的容量创建。
对应的机器ip和port为空引起的，出现该问题的时候使用hdfs fsck检查对应文件块的健康状态，删除损坏或者恢复丢失的块，重新进行任务计算即可。 父主题： HDFS故障排除
对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都合理化。 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以后版本
能，即在创建Hive表时，通过设置表文件分布的locator信息，可以将相关表的数据文件存放在相同的存储节点上，从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。 Hive开源增强特性：支持列加密功能 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密。在创建Hive表时，可以指定要加密的列和
后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop
后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop
包所在路径。 class：表示拓扑使用的main方法所在类名称。 入参列表：表示拓扑使用的main方法入参。 例如，提交WordCount计算的拓扑“/opt/storm/topology.jar”并以拓扑命名作为入参，执行： storm jar /opt/storm/topology
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。
”和“hadoopmanager”用户组，创建用户可参考创建HetuEngine权限角色。 已创建HetuEngine计算实例，可参考创建HetuEngine计算实例。 已获取MySQL数据库所在的IP地址，端口号，用户名及密码。 HetuEngine对接MySQL数据源约束 H
source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME); // 聚合 key-value 键值对的计算结果 final KTable<String, Long> counts = source
议用于数据去重场景。 Doris建表建议 单表物化视图不能超过6个，物化视图不建议嵌套，不建议数据写入时通过物化视图进行重型聚合和Join计算等ETL任务。 对于有大量历史分区数据，但是历史数据比较少，或者数据不均衡，或者数据查询概率较小的情况，可以创建历史分区（比如年分区，月分区），将所有历史数据放到对应分区里。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
