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Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector.class); // 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(CollectionMapper
Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector.class); // 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(CollectionMapper
对于数据量过大，需要调整executor的内存大小的，使用--executor-memory指定内存大小； 对于同时运行的task太多，主要看--executor-cores设置的vcore数量。 问题2： 需要在相应的task的日志里面查找异常原因。如果有OOM的情况，请参照问题1。 父主题： 使用Spark
source Spark2x/component_env kinit 组件业务用户（普通模式无需执行kinit） spark-sql 执行如下命令设置spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false。 set spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false;
如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 为什么在Spark Shell中不能执行更新命令？ 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 设置了HDFS存储目录的磁盘空间配额，CarbonData为什么会发生异常？ 开启防误删下，为什么Carbon表没有执行drop table命令，回收站中也会存在该表的文件？
mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。
reduce.shuffle.max-host-failures MR任务在reduce过程中读取远端shuffle数据允许失败的次数。当设置次数大于5时，可以降低客户端应用的失败率。该参数适用于MRS 3.x版本。 5 mapreduce.client.submit.file.replication
split(",").map(_.trim) assert(filePaths.length > 0) // windowTime设置窗口时间大小，默认2分钟一个窗口足够读取文本内的所有数据了 val windowTime = ParameterTool.fromArgs(args)
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 设置并发度 env.setParallelism(1) // 解析运行参数 val paraTool = ParameterTool
"security.kerberos.login.keytab: " 在安全集群环境下，Flink需要进行安全认证。当前客户端未进行相关安全认证设置。 Flink整个系统有两种认证方式： 使用kerberos认证：Flink yarn client、Yarn Resource Mana
通过以下命令可跳过REST接口过滤器获取相应的应用信息。 安全模式下，JobHistory仅支持https协议，故在如下命令的url中请使用https协议。 安全模式下，需要设置spark.ui.customErrorPage=false并重启spark2x服务 （JobHistory2x、JDBCServer2x
metrics.num-immutable-mem-table true 监测RocksDB中不可变Memtable的数量，该值如果一直增加，或大于设置的阈值，会影响写性能 state.backend.rocksdb.metrics.mem-table-flush-pending true
下面代码片段仅为演示，具体代码请参见样例代码解压目录中HDFS的C样例代码“hdfs-c-example/hdfs_test.c”文件。 设置HDFS NameNode参数，建立HDFS文件系统连接。 hdfsFS fs = hdfsConnect("default", 0); fprintf(stderr
下面代码片段仅为演示，具体代码请参见样例代码解压目录中HDFS的C样例代码“HDFS/hdfs-c-example/hdfs_test.c”文件。 设置HDFS NameNode参数，建立HDFS文件系统连接。 hdfsFS fs = hdfsConnect("default", 0); fprintf(stderr
compaction阈值。 配置示例和预期输出： 用户将所有历史数据加载到CarbonData，此数据的一个segment的大小假定为500GB。 用户设置major compaction参数的阈值：“carbon.major.compaction.size” = “491520（480gb *
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器用于帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java
HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 keytab文件
分配的用户需配置以下特性。 使用参数“spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout”并将此参数值设置为15min（或平均查询时间）。 正确配置参数“spark.dynamicAllocation.maxExecutors”，不推荐使用默认
分配的用户需配置以下特性。 使用参数“spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout”并将此参数值设置为15min（或平均查询时间）。 正确配置参数“spark.dynamicAllocation.maxExecutors”，不推荐使用默认
Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector.class); // 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(CollectionMapper
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