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时，每一条输出结果需要按key哈希，并且分发到对应的Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程
计费模式 选择待创建的MRS集群的计费模式。 按需计费 区域 选择区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 华北-北京四 集群名称 待创建的MRS集群名称。 MRS_demo 集群类型 待创建的MRS集群类型。 选择“自定义”
按照MRS集群实际使用时长计费。 区域 华北-北京四 选择区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 集群名称 mrs_demo 待创建的MRS集群名称。 集群类型 自定义 根据业务实际需求选择待创建的MRS集群类型。
all batch time is {} ms", allBatchEnd - allBatchBegin); 编译并运行程序 本地和MRS集群网络互通时，可以直接在本地进行调测运行。 在开发环境IntelliJ IDEA工程“clickhouse-examples”中单击“Run 'Demo'”运行应用程序工程。
租户资源修改用户策略功能无法使用。 空间聚合指标聚合时使用了实时数据聚合，导致聚合的数据不准确。 节点隔离后频繁告警节点故障告警。 Manager存在节点间网络异常误告警及告警无法自动消除情况。 Gaussdb健康检查异常，导致实例重启。 IAM同步的用户加入supergroup用户组后，无法删除。
Flume常用配置参数 MRS 3.x之前版本需在“properties.properties”文件中配置。 MRS 3.x及之后版本，部分参数可在Manager界面配置。 基本介绍 使用Flume需要配置Source、Channel和Sink，各模块配置参数说明可通过本节内容了解。
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
默认取值： 不涉及 network_read String 参数解释： 网络读取速度。单位Byte/s。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 network_write String 参数解释： 网络写入速度。单位Byte/s。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
JavaPairDStream：KV DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
Index) 和列级索引，能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。 加速处理 StarRocks通过预先聚合、分区分桶、物化视图、列级索引等机制实现数据的加速处理。 数据模型 StarRocks支持四种数据模型，分别是明细模型（Duplicate Key Model）、聚合模型（Aggregate
mo.jar”。 上传jar包及源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/lib”目录下。 如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HD
MS、DBService和NameNode等的数据保存到外部集群。 集群数据的备份任务运行时长可根据要备份的数据量除以集群与备份设备之间的网络带宽来计算得出，在实际场景中，建议将计算得出的时长乘以1.5作为任务执行时长参考值。 执行数据备份任务会对集群的最大IO性能产生影响，建议备份任务运行时间与集群业务高峰错开。
为了提高导入数据速度，需要确保以下条件： 每个Map连接时，相当于一个客户端连接，因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须大于或
个拷贝件主要用于系统的可用性和容错。 NodeManager 负责执行应用程序的容器，同时监控应用程序的资源使用情况（CPU、内存、硬盘、网络）并且向ResourceManager汇报。 ResourceManager 集群的资源管理器，基于应用程序对资源的需求进行调度。资源管理
解注ZK告警 新增20分钟内Yarn任务失败与kill数超过5个的告警 解决spark jobhistory时区不对问题 优化metastore重启机制 解决HIVE-22771开源问题 解决Hive beeline不打印日志的问题 解决Yarn页面上active node数目不对问题 解决RM线程数过多导致RM页面打开慢问题
为了提高导入数据速度，需要确保以下条件： 每个Map连接时，相当于一个客户端连接，因此需要确保SFTP服务器最大连接数大于Map数量。 确保SFTP服务器上的磁盘IO或网络带宽都未达到上限。 20 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须大于或
滚动重启不影响业务。 滚动重启耗时约10分钟。 Yarn 直接重启 直接重启期间，不可新提交任务，正在运行Spark、Flink任务有重试机制不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 依赖NodeManager的remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败。
滚动重启不影响业务。 滚动重启耗时约10分钟。 Yarn 直接重启 直接重启期间，不可新提交任务，正在运行Spark、Flink任务有重试机制不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 依赖NodeManager的remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败。
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