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增大partition数，把任务切分的更小。 增大任务执行过程中的超时时间。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。 表2 参数说明 参数 描述 建议值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 4501
由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop A
由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop A
AME的错误。 回答 MRS集群因新增多session管理功能，Hive的特性“--hivevar <VAR_NAME>=<var_value>”在Spark中已不再支持，因此在spark-beeline的启动命令中使用“--hivevar”选项无效。 父主题： SQL和DataFrame
testdb 样例代码工程中需要创建的数据库名称，可以根据实际情况修改。 tableName testtb 样例代码工程中需要创建的表名称，可以根据实际情况修改。 batchRows 10000 一个批次写入数据的条数。 batchNum 10 写入数据的总批次。 ClickHouse
testdb 样例代码工程中需要创建的数据库名称，可以根据实际情况修改。 tableName testtb 样例代码工程中需要创建的表名称，可以根据实际情况修改。 batchRows 10000 一个批次写入数据的条数。 batchNum 10 写入数据的总批次。 ClickHouse
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括
如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端：Oracle JDK：支持1.8版本；IBM
directory”右侧的下拉菜单，选择Maven的安装路径。 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。
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*.py）即可。 以下操作
修改“GC_OPTS”中“-Xms”和“-Xmx”的值使其不在32G-HeapBaseMinAddress和32G的值之间，不包括32G和32G-HeapBaseMinAddress的值。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase
致命 是 告警参数 参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 无法为基于HDFS服务的HBase和MapReduce等上层部件提供服务。用户无法读写文件。 可能原因 ZooKeeper服务异常。
修改“GC_OPTS”中“-Xms”和“-Xmx”的值使其不在32G-HeapBaseMinAddress和32G的值之间，不包括32G和32G-HeapBaseMinAddress的值。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase
读取出来，重新拼成完整的信息。而Spark2x直接使用相应的key获取对应的信息。这样在Spark2x中去读取Spark1.5创建的DataSource表时，就无法成功读取到key对应的信息，导致解析DataSource表信息失败。 而在处理Hive格式的表时，Spark2x与Spark1
确认IDEA自动识别的依赖库以及建议的模块结构，默认即可，单击“Next”。 确认工程所用JDK，然后单击“Next”。 导入结束，单击“Finish”，IDEA主页显示导入的样例工程。 图17 导入结束 图18 已导入工程 导入样例工程依赖的Jar包。 如果通过开源镜像站方式获取的样例工程代码，在配置好Maven后，
确认IDEA自动识别的依赖库以及建议的模块结构，默认即可，单击“Next”。 确认工程所用JDK，然后单击“Next”。 导入结束，单击“Finish”，IDEA主页显示导入的样例工程。 图17 导入结束 图18 已导入工程 导入样例工程依赖的Jar包。 如果通过开源镜像站方式获取的样例工程代码，在配置好Maven后，
HetuEngine样例程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下：
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本
CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于
CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于
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