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Spark Python Spark是Spark除了Scala、Java两种API之外的第三种编程语言。不同于Java和Scala都是在JVM平台上运行，Python Spark不仅会有JVM进程，还会有自身的Python进程。以下配置项只适用于Python Spark场景，而其他配置项也同样可以在Python
数据写入文件，将文件路径传给Master 存储 堆内存 堆内存 Rocksdb（本地磁盘） 性能 相比最好（一般不用） 性能好 性能不好 缺点 数据量小、易丢失 容易OOM风险 需要读写、序列化、IO等耗时 是否支持增量 不支持 不支持 支持 【示例】配置RockDBStateBackend（flink-conf
复制：表示复制选中的文件或目录。 更改权限：表示修改选中目录或文件的访问权限。 可以为属主、属组和其他用户设置“读取”、“写”和“执行”权限。 “易贴”表示禁止HDFS的管理员、目录属主或文件属主以外的用户在目录中移动文件。 “递归”表示递归设置权限到子目录。 存储策略：表示设置目录或文件在HDFS中的存储策略。
Stage 每个Job由多个Stage组成，每个Stage是一个Task集合，由DAG分割而成。 Task 承载业务逻辑的运算单元，是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark应用运行原理 Spark的应用运行架构如图 Spark应用运行架构所示，运行流程如下所示：
通过弹性IP访问FusionInsight Manager：通过为集群绑定弹性公网IP的方式，访问MRS集群Manager界面及集群内托管的开源组件。该方式更加简便易操作，推荐使用该方式访问。 通过云专线访问FusionInsight Manager：云专线用于搭建用户本地数据中心与线上云VPC之间高速、
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不匹配同一个子网时，集群会创建失败，请仔细填写参数。当仅填写“subnet_name”一个参数且VPC下存在同名子网时，创建集群时以VPC平台第一个名称的子网为准。推荐使用“subnet_id”。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 security_groups_id 否 String
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