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在“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml”文件中新增表3中的参数并保存。 查看监控指标信息。
不断尝试调大ZooKeeper配置文件“zoo.cfg”中的“syncLimit”和“initLimit”两参数值,直到ZooKeeperServer正常。
数据查询建议 建议查询指定分区 通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量,提升查询性能,实际经验:700个分区的千列大表,需要查询一个分区中有7000万数据,其他699个分区中无数据,虽然只有一个分区有数据,其他分区无数据,但是查询指定分区为百毫秒级性能,没有指定分区查询性能为
Impala应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备的本地开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,推荐Windows7以上版本。 运行环境:Linux系统。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统。 运行环境:Linux系统 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下
ZooKeeper节点信息可以参考config.xml文件内容,具体路径在“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_ClickHouse_版本号/x_x_clickhouse实例名/etc”目录下。 <yandex> ...
java通过class文件找到执行jar包,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class< > cls)选择使用一个。
解决措施: 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出,那么可以在启动Spark Core应用时,在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容: -XX
beeline客户端报错“OutOfMemoryError” 问题背景与现象 beeline客户端查询大量数据时,报OutOFMemoryError:Java heap space,具体报错信息如下: org.apache.thrift.TException: Error in calling
从ogg同步数据到Hudi时,ogg Source配置的Task值与任务实际运行的Task数量不一致 现象描述 执行从ogg同步数据到Hudi的CDL任务时,源端(ThirdKafka)中指定的“tasks.max”值与任务实际运行的Task数量不一致。 例如,在CDL WebUI
云数据迁移服务(CDM)可以请轻松将外部数据源(关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等)加载到Hive分区表。 本实践为您演示使用CDM云服务将MySQL数据导入到MRS集群内的Hive分区表中。
其中Keytab文件及principal信息请联系管理员获取,Beeline的连接样例如下所示: sh CLIENT_HOME/spark/bin/beeline -u "jdbc:hive2://<zkNode1_IP>:<zkNode1_Port>,<zkNode2_IP>:<
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“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容: -XX
解决措施: 如果用户需要在OOM场景下强制将应用退出,那么可以在启动Spark Core应用时,在客户端配置文件“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”中的配置项“spark.driver.extraJavaOptions”中添加如下内容: -XX
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包所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class< > cls)选择使用一个。
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: -XX
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。
Hadoop使用一种类似于文件目录结构的方式来表示主机。 由于HDFS不能自动判断集群中各个DataNode的网络拓扑情况,管理员需设置机架名称来确定主机所处的机架,NameNode才能绘出DataNode的网络拓扑图,并尽可能将DataNode的数据备份在不同机架中。
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。
向OpenTSDB指标中导入数据 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。