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的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
级联时需要走Avro或者Thrift协议进行级联。 聚合端存在多个节点时，连接配置尽量配置均衡，不要聚合到单节点上。 Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。这些组件可以链接以形成多个流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下：
节点，ZooKeeper中存储了ClickHouse的表在复制过程中的元数据信息。 ZooKeeper节点信息可以参考config.xml文件内容，具体路径在“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_ClickHouse_版本号/x_x_clickhouse实例名/etc”目录下。
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
级联时需要走Avro或者Thrift协议进行级联。 聚合端存在多个节点时，连接配置尽量配置均衡，不要聚合到单节点上。 Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。这些组件可以链接以形成多个流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下：
tsdb命令可以使用“tsdb import”命令批量导入指标数据，可执行如下命令： 准备指标数据，如包含如下内容的importData.txt文件。 sys.cpu.user 1356998400 41 host=web01 cpu=0 sys.cpu.user 1356998401
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
的数据，导致应用长时间挂起。 解决措施： 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出，那么可以在启动Spark Core应用时，在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容：
切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar
列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存在一起，列与列之间也会由不同的文件分别保存。 在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。 例如在传统的行式数据库系统中，数据按如下表1顺序存储：
Execution特性后，Spark SQL能自动处理数据倾斜场景，对倾斜的分区，启动多个task进行处理，每个task读取若干个shuffle输出文件，再对这部分任务的Join结果进行Union操作，以达到消除数据倾斜的效果 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群
Execution特性后，Spark SQL能自动处理数据倾斜场景，对倾斜的分区，启动多个task进行处理，每个task读取部分shuffle输出文件，再对这部分任务的Join结果进行Union操作，以达到消除数据倾斜的效果。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群
proxyuser.test.groups * 重启HDFS、Yarn、Spark、Hive服务，并更新客户端HDFS、Yarn、Spark、Hive配置文件。 登录Spark客户端节点，执行如下命令： cd 客户端安装目录 source bigdata_env source Spark/component_env
condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 故障状态的DataNode节点无法提供HDFS服务，可能导致用户无法读写文件。 可能原因 DataNode故障或者负荷过高。 NameNode和DataNode之间的网络断连或者繁忙。 NameNode负荷过高。
否，执行8。 参考HDFS服务的相关告警帮助进行处理，然后查看本告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行18。 登录HDFS检查Oozie文件目录是否完整。 下载并安装HDFS客户端。 以root用户登录客户端所在节点，执行以下命令，检查“/user/oozie/share”路径
hing值）；如果业务侧业务暂时无法优化，可以在应用侧的“客户端安装目录/HBase/hbase/conf/hbase-site.xml”文件中新增或修改以下参数（仅减少告警日志打印，不会缓解过载）。 表2 减少告警日志打印 参数名称 参数描述 调整策略 hbase.rpc.rows
name”的参数值可在安装了Kafka客户端的节点的“客户端安装目录/Kafka/kafka/config”目录下的“server.properties”文件中，搜索“sasl.kerberos.service.name”、“security.protocol”或“kerberos.domain
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