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则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC（Gabage Collection）严重，甚至发生OOM（Out of Memory）。 经测试证明：10240个Task，2000个分区，在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前，FileStatus元数据大小约29
address=5055,suspend=n,server=y，保存配置后重启相关实例。 调试Storm程序需要先修改指定的服务端参数，并在重启服务后生效，建议在测试环境上进行调测。 提交拓扑后，在Storm UI上进入到Topology界面，再单击进入要调试组件界面。 图1 进入拓扑的Component界面
address=5055,suspend=n,server=y，保存配置后重启相关实例。 调试Storm程序需要先修改指定的服务端参数，并在重启服务后生效，建议在测试环境上进行调测。 提交拓扑后，在Storm UI上进入到Topology界面，再单击进入要调试组件界面。 图1 进入拓扑的Component界面
Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据 问题 为什么通过接口并发对Hive表进行写数据会导致数据不一致？ 该章节仅适用于MRS 3.1.2版本。 回答 Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数
Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据 问题 为什么通过接口并发对Hive表进行写数据会导致数据不一致？ 回答 Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务数据异常。解决方法是修改
配置多并发客户端连接JDBCServer 操作场景 JDBCServer支持多用户多并发接入，但当并发任务数量较高的时候，默认的JDBCServer配置将无法支持，因此需要进行优化来支持该场景。 操作步骤 设置JDBCServer的公平调度策略。 Spark默认使用FIFO（First
在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource
Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver
Executor进程Crash导致Stage重试 问题 在执行大数据量的Spark任务（如100T的TPCDS测试套）过程中，有时会出现Executor丢失从而导致Stage重试的现象。查看Executor的日志，出现“Executor 532 is lost rpc with driver
waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JDBCServer模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。
spark-sql退出时打印RejectedExecutionException异常栈 问题 执行大数据量的Spark任务（如2T的TPCDS测试套），任务运行成功后，在spark-sql退出时概率性出现RejectedExecutionException的异常栈信息，相关日志如下所示：
MRS集群节点如何进行操作系统漏洞升级 用户问题 EulerOS系统底层存在漏洞时，MRS集群如何进行操作系统漏洞升级？ 问题现象 在使用安全软件测试集群时，发现有EulerOS系统底层存在漏洞。 原因分析 MRS集群内服务部署在EulerOS系统中，因此需要进行漏洞升级。 处理步骤 修
按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费MRS集群的计费规则。 适用场景 集群用于前期程序研发或功能测试。 资源使用有临时性和突发性。 计费周期 按需计费MRS集群按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以UTC+8时间为准），结算完毕后进入新
spark-sql退出时打印RejectedExecutionException异常栈 问题 执行大数据量的Spark任务（如2T的TPCDS测试套），任务运行成功后，在spark-sql退出时概率性出现RejectedExecutionException的异常栈信息，相关日志如下所示：
53687091200 可根据写负载情况适当调整。 写并发小，不用更改。 写并发大，可适当调大。 data_region_iot_max_pending_batches_num Leader数据副本同步给Follower的并发最大值。 仅MRS 3.3.0及之后版本支持该参数。 12
对象存储服务”，登录OBS管理控制台。 单击“并行文件系统”，创建一个并行文件系统，并上传测试数据文件。 例如创建的文件系统名称为“mrs-demo-data”，单击系统名称，在“文件”页面中，新建一个文件夹“flink”，上传测试数据至该目录中。 则本示例的测试数据完整路径为“obs://mrs-demo-data
编辑连接 在Loader页面，单击“管理连接”。 单击指定连接的名称，进入编辑页面。 根据业务需要，修改连接配置参数。 单击“测试”。 如果显示测试成功，则执行5；如果显示不能连接至OBS Server，则需要重复3。 单击“保存”。 如果某个Loader作业已集成一个Load
MEM”参数设置内存。 配置Executor个数。 每个Executor每个核同时能跑一个task，所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加Executor的个数，以提高运行效率。 将“spark-defaults.conf”中的“spark
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