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解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” “yarn.app.mapreduce.am.command-opts
可选择的数据编码：通过支持高效的数据压缩和全局编码方案，可基于压缩/编码数据进行查询，在将结果返回给用户之前，才将编码转化为实际数据，这被称为“延迟物化”。
jobHistory2x进程的堆内存统计 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，选择“JobHistory2x > 默认”，“SPARK_DAEMON_MEMORY”参数默认值为4G，可根据如下方案调整该参数值
这与多线程多Table实例的设计方案有关。如果确定一个Table实例仅仅可能会被用于一个线程，而且该线程也仅有一个Table实例的话，就无须使用Map。这里提供的思路仅供参考。
单击“下一步”，在“选择权限范围方案”中选择“全局服务资源”，单击“确定”。 在弹出的提示框中单击“知道了”，开始授权。界面提示“授权成功。”，单击“完成”，委托成功创建。 登录MRS控制台，在导航栏选择“现有集群”。 单击集群名称，进入集群详情页面。
因此，MRS大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。多租户是MRS大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。
3000个region，在集群正常情况下(HBase无异常，HDFS无大量的读写操作等)，建议此参数依据集群的规格进行调整，如果实际规格（实际平均每个regonserver上region的个数）大于默认规格（默认平均每个regionserver上region的个数，即2000），则调整方案为
3000个region，在集群正常情况下(HBase无异常，HDFS无大量的读写操作等)，建议此参数依据集群的规格进行调整，若实际规格（实际平均每个regonserver上region的个数）大于默认规格（默认平均每个regionserver上region的个数，即2000），则调整方案为
解决方案 确保用户可以正常读取客户端节点相关路径下的user.keytab文件。 确保用户的user.principal与指定的keytab文件对应。 可通过klist -kt keytabpath/user.keytab查看。
Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，选择“IndexServer2x > 性能”，“spark.driver.extraJavaOptions”参数中-XX:MaxDirectMemorySize的默认值为512M，可根据如下方案调整
单击“下一步”，选择权限范围方案，默认选择“所有资源”，单击“展开其他方案”，选择“全局服务资源”。 在弹出的提示框中单击“知道了”，开始授权。界面提示“授权成功。”，单击“完成”，委托成功创建。
配置集群使用存算分离方案后，必须参考本章节内容配置相关目录的生命周期策略，否则会有存储空间被占满以及增加存储资源费用的风险，关于OBS更多计费说明请参考OBS计费概述。
Manager首页，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，选择“JDBCServer2x > 性能”，“spark.driver.extraJavaOptions”参数中-XX:MaxDirectMemorySize的默认值为512M，可根据如下方案调整
方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示： 应用程序（Application）是作为一个进程的集合运行在集群上的，由Driver进行协调。
方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。
单击“下一步”，在“选择权限范围方案”中选择“全局服务资源”，单击“确定”。 开启Doris冷热分离功能 默认情况下，Doris冷热分离功能是关闭的，如果需要使用该功能，请执行以下操作开启。
方案架构 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境，导致跨源查询开发成本高，跨源复杂查询耗时长。
本版本提供基于QJM（Quorum Journal Manager）的HA解决方案，如图2所示。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息。 通常配置奇数个（2N+1个）JournalNode，且最少要运行3个JournalNode。
方案架构 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景
方案架构 HBase以表的形式存储数据，数据模型如图 HBase数据模型所示。表中的数据划分为多个Region，并由Master分配给对应的RegionServer进行管理。
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