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er-Pool用于处理session连接，HiveServer2-Background-Pool用于处理SQL语句的执行。 当前的健康检查机制是通过新增一个session连接，并在该session所在的线程中执行健康检查命令HEALTHCHECK来判断SparkJDBCServe
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
'^]'类似打印则说明可以连通，如果出现connection refused则表示失败，无法连接到相关端口。 如果相关端口打开，但是从别的节点无法连通到该端口，则需要排查下相关网络配置。 23662这个端口每次都是随机的，所以要根据自己启动任务打开的端口来测试。 父主题： 使用Spark
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
er-Pool用于处理session连接，HiveServer2-Background-Pool用于处理SQL语句的执行。 当前的健康检查机制是通过新建session连接，并在该session所在的线程中执行健康检查命令HEALTHCHECK来判断Spark JDBCServer
接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
TaskManager与HDFS、Kafka与TaskManager、TaskManager和Zookeeper。 使用YARN内部的认证机制：Yarn Resource Manager与Application Master（简称AM）。 Flink的JobManager与YARN的AM是在同一个进程下。
以及数据驱动的自定义窗口，可以通过灵活的触发条件定制，实现复杂的流式计算模式。 容错机制 分布式系统，单个Task或节点的崩溃或故障，往往会导致整个任务的失败。Flink提供了任务级别的容错机制，保证任务在异常发生时不会丢失用户数据，并且能够自动恢复。 Checkpoint：Fl
client与Job Manager、JobManager与TaskManager、TaskManager与TaskManager。 使用YARN内部的认证机制：Yarn Resource Manager与Application Master（简称AM）。 Flink的JobManager与YARN的AM是在同一个进程下。
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
对于分区表，在Spark SQL中执行插入数据的操作后，如果分区信息未改变，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。
annel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source的类型有数据驱动和轮询两种。 典型的Source类型如下： 和系统集成的S
subnet默认配置为Flink客户端所在节点子网，若客户端与TaskManager不在同一个子网则有可能导致错误，需手动配置为TaskManager所在网络子网（业务IP）。 NettyServerHandler 该Handler是NettySink与订阅者交互的通道，当NettySink接收
有一个主JobManager。 Flink系统提供的关键能力： 低时延 提供ms级时延的处理能力。 Exactly Once 提供异步快照机制，保证所有数据真正只处理一次。 HA JobManager支持主备模式，保证无单点故障。 水平扩展能力 TaskManager支持手动水平扩展。
设置ORC表的处理方式： false：Spark SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
设置ORC表的处理方式： false：Spark SQL使用Hive SerDe处理ORC表。 true：Spark SQL使用Spark内置的机制处理ORC表。 true 父主题： Spark SQL性能调优
sinkserver.port.range: 28444-28943 nettyconnector.sinkserver.subnet：设置网络所属域，例如： nettyconnector.sinkserver.subnet: 10.162.0.0/16 接口说明 注册服务器接口
Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 业务失败：主机文件句柄使用率超过阈值时，系统应用无法打开文件、网络等IO操作，程序异常，可能会导致作业运行失败。 可能原因 应用进程存在异常，如打开的文件或socket没有关闭。 文件句柄数不满足当前业务需求。
接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDBCServer连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager
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