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）时，该AM会自动释放黑名单，从而不会出现由于所有可用节点都被加入黑名单而任务无法获取节点资源的现象。 在资源池场景下，假设该集群上有8个节点，通过NodeLabel特性将集群划分为两个资源池，pool A和pool B，其中pool B包含两个节点。用户提交了一个任务App1到pool
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个： FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
HDFS Java API接口介绍 HDFS完整和详细的接口可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/api/index.html。 HDFS常用接口 HDFS常用的Java类有以下几个。 FileSystem：是客户端应用的核心类。常用接口参见表1。
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop
Spark client CLI介绍 Spark CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell
管理或删除子租户的用户，至少需要绑定父租户对应的角色。 管理资源 添加资源池 修改资源池 删除资源池 配置队列 配置资源池的队列容量策略 清除队列配置 管理资源是随着业务变化对租户再次配置资源的操作。 管理资源的用户，需要绑定“Manager_administrator”或“
和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，分以下几种情况： 每个节点资源占用都比较均匀 通过观察资源在每个节点都使用比较均匀，说明系统资源使用比较正常，可以先不关注，可以去分析SQL语句是否有进一步优化的余地。 有个别节点资源占用比较高 如果观察到个别节点占用资源较高，需
目前推荐将该值设置为逻辑CPU核数的1.5～2倍之间。 若任务为计算密集型，该参数可设置为与逻辑CPU核数一致。 若任务为非计算密集型资源，该参数可设置为逻辑CPU核数的1.5～2倍之间。 若任务所使用的CPU核数与内存资源差异较大时，CPU资源可参考实际的内存资源进行配置。
语言具有简洁易懂的特性，推荐用户使用Scala语言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分，Spark的API接口如表1所示。 表1 Spark API接口 接口 说明 Scala API 提供Scala语言的API。由于Scala语言的简洁易懂，推荐用户使用Scala接口进行程序开发。
量。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪
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