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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是
在Yarn原生页面显示ApplicationMaster启动两次均失败，任务退出，如图1信息： 图1 ApplicationMaster启动失败 查看ApplicationMaster日志看到如下异常信息： Exception in thread "main" java.lang.Exc
phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -md '|^[' -t TEST -i /tmp/data.csv 执行以下命令，查看导入表TEST的数据： sqlline.py SELECT * FROM TEST LIMIT 10; 父主题： 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力
Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性
when子句的view视图或子查询，不应嵌套超过3层，避免出现嵌套过深导致Impala内存溢出 case when子句包含多个判断分支，在多层view视图或子查询嵌套场景下，复杂度呈指数增长，通过实测该场景下嵌套层数不能超过3层，否则会出现内存溢出。可使用临时表替代view或子查询，将一个多重嵌套拆分成多个查询执行。
Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系
Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。
机上的CPU/内存/IO资源，对于复杂SQL查询（复杂聚合、复杂join计算）能够支持50~100并发，对于简单的SQL查询，支持100~200左右查询。 如果集群有混合负载（要求极致性能的点查/范围查询和有大数据量聚合及join查询），建议将不同类型的负载拆分到不同集群；对于集
N-Cluster模式启动一个新的JDBCServer。JDBCServer启动成功后，ProxyServer会获取JDBCServer的地址，并将Beeline连上JDBCServer。 客户端发送SQL语句给ProxyServer，ProxyServer将语句转交给真正连上的
BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。 描述 使用SELECT查询结果创建新视图。视图是一个逻辑表，可以被将来的查询所引用，视图中没有数据。该视图对应的查询在每次被其他查询引用该视图时都会被执行。 如果视图已经存在，则可选ORREPLACE子句将导致视图被替换，而不会报错。 示例 通过表orders创建一个视图test：
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 数据规划 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn
MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。
表的RWX权限。 例如： 创建好的租户为hbase，使用admin用户登录hbase shell，执行scan 'hbase:acl'命令查询租户对应的角色为hbase_1450761169920（格式为：租户名_时间戳）。 执行以下命令进行授权（如果还没有生成Phoenix系统
条件表达式 CASE 标准的SQL CASE表达式有两种模式。 “简单模式”从左向右查找表达式的每个value，直到找出相等的expression： CASE expression WHEN value THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result
使用Hue提交Bundle批处理作业 操作场景 当同时存在多个定时任务的情况下，用户可以通过Bundle任务进行批量管理作业。该任务指导用户通过Hue界面提交批量类型的作业。 前提条件 提交Bundle批处理之前需要提前配置好相关的Workflow和Coordinator作业。 操作步骤
集群管理接口 创建集群并执行作业 调整集群节点 查询集群列表 查询集群详情 查询主机列表 删除集群 父主题： API V1.1
Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。
Maven的clean和compile 单击“Run 'Demo.main()'”运行应用程序工程。 图6 运行程序 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志
Maven的clean和compile 单击“Run 'Demo.main()'”运行应用程序工程。 图7 运行程序 查看调测结果 ClickHouse应用程序运行完成后，可通过以下方式查看程序运行情况： 通过运行结果查看程序运行情况。 通过ClickHouse日志获取应用运行情况，即“logs”目录下的日志
标签管理接口 给指定集群添加标签 查询指定集群的标签 删除指定集群的标签 批量添加集群标签 批量删除集群标签 查询所有标签 查询特定标签的集群列表 父主题： API V1.1
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