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表1 参数描述 参数 描述 默认值 yarn.app.attempt.diagnostics.limit.kc 定义每次应用连接的诊断消息的数据大小，以千字节为单位（字符数*1024）。当使用ZooKeeper来存储应用程序的行为状态时，需要限制诊断消息的大小，以防止YARN拖垮ZooKeeper。如果将“yarn
Manager，选择“集群 > 服务 > CDL”，单击“CDLService UI”右侧的超链接进入CDLService WebUI界面，在数据同步任务作业列表界面选择该作业所在行的“更多 > 停止”，等待任务停止完成后选择“更多 > 编辑”。 修改Source侧的“WhiteList”参数值与配置的Topic
表1 参数描述 参数 描述 默认值 yarn.app.attempt.diagnostics.limit.kc 定义每次应用连接的诊断消息的数据大小，以千字节为单位（字符数*1024）。当使用ZooKeeper来存储应用程序的行为状态时，需要限制诊断消息的大小，以防止YARN拖垮ZooKeeper。如果将“yarn
separation表示数据在两个节点之间进行交换。Fragment type表示一个fragment如何被执行以及数据在不同fragment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定数量的节点上执行，输入数据通过哈希函数进行分布。
g分批的处理间隔。 // <windowTime>为统计数据的时间跨度,时间单位都是秒。 // <topics>为Kafka中订阅的主题，多以逗号分隔。 // <brokers>为获取元数据的kafka地址。 public class FemaleInfoCollectionPrint
/tmp/input 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题： MapReduce统计样例程序
/tmp/input 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题： MapReduce统计样例程序
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bigdata.kafka.example.ProducerMultThread类的run方法中，用于实现多线程生产数据。 代码样例 /** * 指定Key值为当前ThreadId，发送数据。 */ public void run() { LOG.info("Producer: start
<priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had
COLUMNS (col_name, ...); 参数描述 表1 DROP COLUMNS参数描述 参数 描述 db_name 数据库名。若未指定，则选择当前数据库。 table_name 表名。 col_name 表中的列名称。支持多列。列名称包含字母，数字和下划线（_）。 注意事项
bigdata.kafka.example.ProducerMultThread类的run方法中，用于实现多线程生产数据。 代码样例 /** * 指定Key值为当前ThreadId，发送数据。 */ public void run() { LOG.info("Producer: start
<priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had
设置为NUll。具有复杂分组语法（GROUPING SETS、CUBE或ROLLUP）的查询只从基础数据源读取一次，而使用UNION ALL的查询将读取基础数据三次。这就是当数据源不具有确定性时，使用UNION ALL的查询可能会产生不一致的结果的原因。 --创建一个航运表 create
('table_blocksize'='128'); 对于不需要高精度的度量，无需使用numeric (20,0)数据类型，建议使用double数据类型来替换numeric (20,0)数据类型，以提高查询性能。 在一个测试用例中，使用double来替换numeric (20, 0)，查询时
rl和实际不一致的问题。 解决Spark JDBCServer切换成多实例模式后shuffle数据会不断累积，导致磁盘被打满的问题。 解决Spark InsertOverwrite数据不一致问题。 解决Superior调度器分配资源到用户时有可能会卡顿问题。 解决Yarn扩容导致性能劣化问题。
insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该操作并不会立刻删除全表做overwrite，会逻辑上重写hudi表的元数据，无用数据后续由hudi的clean机制清理。效率比bulk_insert + overwrite 高 upsert hoodie.datasource
taOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接口创建FSDataInputStrea
NodeManager关闭导致Executor(s)未移除 Password cannot be null if SASL is enabled异常 向动态分区表中插入数据时，在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 使用Hash shuffle出现任务失败 访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误
bigdata.kafka.example.ProducerMultThread类的run方法中，用于实现多线程生产数据。 代码样例 /** * 指定Key值为当前ThreadId，发送数据。 */ public void run() { LOG.info("Producer: start
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