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TimeStampsOfLastAppliedOp=Wed May 25 17:55:21 CST 2016 同时查看replication source和replication sink指标的命令。 hbase(main):018:0> status 'replication' 输出结果如下：
examples的HdfsExample类。 在Linux客户端运行应用和在Windows环境下运行应用的初始化代码相同，代码样例如下所示。 // 完成初始化和认证 confLoad(); authentication(); // 创建一个用例 HdfsExample hdfs_examples
点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点：
点给出优化，没有考虑数据本身的特点，也就是未考虑算子本身的执行代价。Spark在2.2中引入了基于代价的优化规则（CBO）。CBO会收集表和列的统计信息，结合算子的输入数据集来估计每个算子的输出条数以及字节大小，这些就是执行一个算子的代价。 CBO会调整执行计划，来最小化端到端的查询时间，中心思路2点：
ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io，提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对去重逻辑进行了优化，通过近似去重提升十倍查询性能，如果对查询允许有误差，可
TimeStampsOfLastAppliedOp=Wed May 25 17:55:21 CST 2016 同时查看replication source和replication sink指标的命令。 hbase(main):018:0> status 'replication' 输出结果如下：
Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor
<filePath> 指本地文件系统中文件路径，每个节点都需要放一份/opt/log1.txt和/opt/log2.txt并使用chmod 755 文件名命令为用户赋予读、写、执行权限，而属组用户和其他用户只有读、执行权限。可以默认，也可以自行设置。 <windowTime> 指窗口时
ALM-12045 网络读包丢包率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测网络读包丢包率，并把实际丢包率和阈值（系统默认阈值0.5%）进行比较，当检测到网络读包丢包率连续多次（默认值为5）超过阈值时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置 > 设备 >
UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storage、Environment和Executors的信息进行查询，FusionInsight版本中添加了查询SQL、JDBC
弹出“Settings”窗口。 在左边导航上选择“Editor > File Encodings”，在“Project Encoding”和“Global Encoding”区域，设置参数值为“UTF-8”，单击“Apply”后，单击“OK”，如图1所示。 图1 设置IntelliJ
xml”。获取Yarn客户端配置文件（下载路径/Yarn/config）中的“core-site.xml”。 用于替换原有代码的中的使用的配置文件。 分别在HDFS和Yarn的“core-site.xml”文件中增加访问OBS的信息，具体如下： <property> <name>fs.obs.endpoint</name>
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into dsrTable select * from srcTabble 开启log列裁剪，提升mor表查询效率 mor表读取的时候涉及到Log和Parquet的合并，性能不是很理想。可以开启log列裁剪减少合并时IO读取开销 SparkSQL执行查询，先执行： set hoodie.enable
单击“主机”，查看主机列表信息。 在主机列表单击指定的主机名称，查看主机概览信息。 在主机详情页面，主要包含基本信息区、磁盘状态区、实例列表区和监控图表等。 单击“图表”页签，可直接查看该主机的全量监控图表信息。 图表页面可直接查看该主机的全量监控图表信息 MRS 2.x及之前版本 登录MRS
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本入门指导以如下业务场景为例，介绍弹性伸缩规则与资源计划均叠加使用的操作： 某项实时处理业务数据量在周一、周二和周六7:00~13:00出现规律性变化，但是数据量变化并非非常平稳。假设在周一、周二和周六7:00~13:00期间，需要Task节点的数量范围是5~8个，其他时间需要Task节点数量是2~4个。
timeout.ms大10s。 session.timeout.ms的大小设置要在服务端参数group.min.session.timeout.ms和group.max.session.timeout.ms之间。 以上参数可以根据实际情况进行适当的调整，特别是max.poll.record
overwrite会删除对应分区的数据而非所有数据。 insert into后面的table关键字为可选，以兼容hive语法。 示例 创建fruit和fruit_copy表： create table fruit (name varchar,price double); create table
清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。 make clean 执行结果如下。 [root@10-120-85-2 hdfs-c-example]# make clean rm -f hdfs_test.o rm -f hdfs_test 编译生成新的目标和可执行文件，运行如下命令。
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