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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
getBytes())); Put put = new Put(Bytes.toBytes(row)); // 计算结果 int resultValue = Integer.valueOf(row) + Integer.valueOf(aCid);
发送重要告警时，消息积压的阈值。 2 Lag threshold for critical alarms 发送紧急告警时，消息积压的阈值。 4 其中消息积压的计算规则为当前Topic中所有分区的消息积压（Lag）的总和，可以参考使用KafkaUI查看当前消费情况，查看消费者组中Topic所有分区的消息积压情况，如下图所示：
需要广播的表是分区表，更新表数据后。 参考信息 被广播的表执行超时，导致任务结束。 默认情况下，BroadCastJoin只允许被广播的表计算5分钟，超过5分钟该任务会出现超时异常，而这个时候被广播的表的broadcast任务依然在执行，造成资源浪费。 这种情况下，有两种方式处理：
source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME); // 聚合 key-value 键值对的计算结果 final KTable<String, Long> counts = source
的集群启动成功，Flink Yarn Client就可以提交Flink Job到Flink JobManager，并进行后续的映射、调度和计算处理。 父主题： Flink
ResourceManager(主)”，登录Yarn的原生页面。在原生页面找到该任务，查看该任务的“StartTime”，根据系统当前时间计算任务已执行的时间。查看已执行的时间是否大于超时时间。 是，执行4。 否，执行10。 请根据业务合理评估任务的预期执行时间，并与任务的超时时
新。 Impala与其他组件的关系 Impala与HDFS间的关系 Impala默认利用HDFS作为其文件存储系统。Impala通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Impala提供了高可靠性的底层存储支持。使用Impala将无需移动HDFS中的数据并且提供更快的访问。
下变更： 节点规格 节点数量 - 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。对于长期使用者，推荐该方式。 适用于计算资源需求波动的场景，可以随时开通，随时删除。 - 父主题： 计费模式
Flink SQL逻辑开发建议 在aggregate和join等操作前将数据过滤来减少计算的数据量 提前过滤可以减少在shuffle阶段前的数据量，减少网络IO，从而提升查询效率。 比如在表join前先过滤数据比在ON和WHERE时过滤可以有效较少join数据量。因为执行顺序从发
需要广播的表是分区表，更新表数据后。 参考信息 被广播的表执行超时，导致任务结束。 默认情况下，BroadCastJoin只允许被广播的表计算5分钟，超过5分钟该任务会出现超时异常，而这个时候被广播的表的broadcast任务依然在执行，造成资源浪费。 这种情况下，有两种方式处理：
supervisor启动worker时使用的jvm选项。需要根据业务中对内存等的使用来进行设置，例如是简单业务处理，建议1G，即“-Xmx1G”；如果有窗口缓存，根据窗口大小计算：每条记录大小*周期*2。 -Xms1G -Xmx1G -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:artifacts/gc
{wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 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。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。
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
YARN结构 YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每个节点代理）。ResourceManager还与Application
AssignerWithPeriodicWatermarks[T]): DataStream[T] 为了能让event time窗口可以正常触发窗口计算操作，需要从记录中提取时间戳。 def assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerW
readTextFile(filePaths[i])); } } // 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(new MapFunction<String, UserRecord>()
企业项目所在的企业管理控制台以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以公司、部门、项目等分级管理方式实现企业云上的人员、资源、权限、财务的管理。 default 虚拟私有云 VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。 vpc-01 子网 通过子网提供与其他网
Manager首页，选择“集群 > 服务 > ClickHouse > 更多 > 同步配置”，执行ClickHouse同步配置操作，同步配置成功后，执行1。 计算返回的结果中Output stat的bytes值与Output quota的bytes值之比是否大于0.9。 listquota /clickhouse
集群创建类 如何使用自定义安全组创建MRS集群？ 购买MRS集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 购买MRS集群时，找不到ZooKeeper组件如何处理？ 购买MRS集群提交订单时报无效认证如何处理？
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