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单击“Apply”并单击“OK”。 在IntelliJ IDEA主界面右侧，单击“Maven Projects”，在“Maven Projects”界面执行“项目名称 > Lifecycle”目录下的“clean”和“compile”脚本。 图29 Maven Projects界面 样例工程运行依赖包参考信息
作业ID。获取方法，请参见获取作业ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 只能由英文字母和数字组成，且长度为[1-64]个字符。 默认取值： 不涉及 cluster_id
包所在路径。 class：表示拓扑使用的main方法所在类名称。 入参列表：表示拓扑使用的main方法入参。 例如，提交WordCount计算的拓扑“/opt/storm/topology.jar”并以拓扑命名作为入参，执行： storm jar /opt/storm/topology
put = new Put(table1List.get(i).getString(0).getBytes()); // 计算结果 int resultValue = hiveValue + Integer.valueOf(hbaseValue);
preemption.total_preemption_per_round 在一个周期内能够抢占资源的最大的比例。可使用这个值来限制从集群回收容器的速度。计算出了期望的总抢占值之后，策略会伸缩回这个限制。 0.1 yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption
联系MRS集群管理员，增大系统文件句柄数。 执行cat /proc/sys/fs/file-nr查看已使用句柄数和最大句柄数。第一个值为已使用句柄数，第三个值为最大句柄数，计算使用率是否超过设定阈值。 # cat /proc/sys/fs/file-nr 12704 0 640000 是，执行9。 否，执行11。
JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*
JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 准备用于应用开发的ClickHouse集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*
MRS 1.9.3.3补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.3.3 发布时间 2021-01-04 解决的问题 MRS 1.9.3.3 修复问题列表： MRS Manager 解决隔离节点问题 MRS大数据组件 解决Hive加载hook内存泄漏问题 MRS
source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME); // 聚合 key-value 键值对的计算结果 final KTable<String, Long> counts = source
MRS 1.9.0.6补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.0.6 发布时间 2020-05-20 解决的问题 MRS 1.9.0.6 修复问题列表： MRS Manager MRS Manager支持包周期集群指定节点缩容 MRS大数据组件 解决Hivese提交sql卡顿问题
MRS 1.9.0.7补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 1.9.0.7 发布时间 2021-01-15 解决的问题 MRS 1.9.0.7 修复问题列表： MRS Manager 解决扩容刷新队列导致队列丢失问题 MRS大数据组件 解决Hive on Spark任务报block
MRS 1.9.0.8、1.9.0.9、1.9.0.10补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 解决的问题 补丁号：MRS 1.9.0.10 发布时间：2023-01-17 修复问题列表： MRS大数据组件 OBSA支持流控重试 补丁号：MRS 1.9.0.9 发布时间：2022-08-10
MRS 2.1.0.3补丁说明 补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 2.1.0.3 发布时间 2020-04-29 解决的问题 MRS 2.1.0.3 修复问题列表： MRS Manager Manager executor高并发提交作业问题 MRS大数据组件 hive
在使用spark-submit命令时，添加“--executor-memory MEM”参数设置内存。 示例 在执行spark wordcount计算中。1.6T数据，250个executor。 在默认参数下执行失败，出现Futures timed out和OOM错误。 因为数据量大，t
需要广播的表是分区表，更新表数据后。 参考信息 被广播的表执行超时，导致任务结束。 默认情况下，BroadCastJoin只允许被广播的表计算5分钟，超过5分钟该任务会出现超时异常，而这个时候被广播的表的broadcast任务依然在执行，造成资源浪费。 这种情况下，有两种方式处理：
对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都更优化。 数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本
在本地Windows环境中调测HBase应用 单击IDEA右边Maven窗口的“Reimport All Maven Projects”，进行maven项目依赖import。 图1 reimport projects 编译运行程序。 放置好配置文件，并修改代码匹配登录用户后，文件列表如图2所示。
需要广播的表是分区表，更新表数据后。 参考信息 被广播的表执行超时，导致任务结束。 默认情况下，BroadCastJoin只允许被广播的表计算5分钟，超过5分钟该任务会出现超时异常，而这个时候被广播的表的broadcast任务依然在执行，造成资源浪费。 这种情况下，有两种方式处理：
对Streaming调优，就必须使该三个部件的性能都合理化。 数据源调优 在实际的应用场景中，数据源为了保证数据的容错性，会将数据保存在本地磁盘中，而Streaming的计算结果全部在内存中完成，数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本
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