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触发该条件的指标阈值,只允许输入整数或者带两位小数的数。 约束限制: 不涉及 取值范围: 只允许输入整数或者带两位小数的数。 默认取值: 不涉及 comparison_operator 否 String 参数解释: 指标判断逻辑运算符。
join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]): RDD[(K, (V, W))] 当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。
long count() 返回DataFrame的行数。 DataFrame describe(java.lang.String... cols) 计算统计信息,包含计数,平均值,标准差,最小值和最大值。 Row first() 返回第一行。
join[W](other: RDD[(K, W)][, numPartitions: Int]): RDD[(K, (V, W))] 当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。
/opt/tempfile Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000,建议以SFTP服务器当前最大连接数作为其取值。 20 Map数据块大小 Hive不支持此参数,请配置“Map数”。
/opt/tempfile Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000,建议以SFTP服务器当前最大连接数作为其取值。 20 Map数据块大小 Hive不支持此参数,请配置“Map数”。
deserializer.maxBatchLine 1 按行解析最多行数,如果行数设置为多行,“maxLineLength”也应该设置为相应的倍数。例如maxBatchLine设置为2,“maxLineLength”相应的设置为2048*2为4096。
deserializer.maxBatchLine 1 按行解析最多行数,如果行数设置为多行,“maxLineLength”也应该设置为相应的倍数。例如maxBatchLine设置为2,“maxLineLength”相应的设置为2048*2为4096。
TO_NUMBER('-123.33') RAND 获取随机数。 RAND() 数学 ABS 求绝对值。
设置该参数值为节点核数的2倍,并同步配置,等待一段时间,查看告警是否消失。 是,操作结束。 否,执行9。
TO_NUMBER('-123.33') RAND 获取随机数。 RAND() 数学 ABS 求绝对值。
false Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000。 20 Map数据块大小 ClickHouse不支持此参数,请配置“Map数”。 - 个数 Map任务的个数。 - 单击“保存并运行”,开始保存并运行作业。
一批次写入的数据,对应的分区数太多。ClickHouse建表之后insert batch时,会对不同的分区创建一个目录。
false Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于3000。 20 Map数据块大小 ClickHouse不支持此参数,请配置“Map数”。 - 个数 Map任务的个数。 - 单击“保存并运行”,开始保存并运行作业。
官方默认的最大并发数是100,可以根据实际场景调整并发配置,实际使用中并发数配置的是150,建议不超过200。 部署负载均衡组件,查询基于负载均衡组件进行,避免单点查询压力太大影响性能。
NumberTotalRows 数据导入任务总处理的行数。 NumberLoadedRows 成功导入的行数。 NumberFilteredRows 数据不合格的行数。 NumberUnselectedRows 被where条件过滤的行数。
default.test*:10 spark.prequery.maxThreads 预热时并发的最大线程数 50 spark.prequery.sslEnable 集群安全模式为true,非安全模式为false true spark.prequery.driver JDBCServer
如果compact无法解决HBase端口占用现象,说明HBase使用情况已经达到瓶颈,需考虑如下几点: table的Region数初始设置是否合适。 是否存在无用数据。 如果存在无用数据,可删除对应数据以减小HBase存储文件数量,如果以上情况都不满足,则需考虑扩容。
上述优化操作并不能解决全部的性能问题,对于以下场景仍然需要较多时间: 对于动态分区表,如果其分区数非常多,那么也需要执行较长的时间。 父主题: Spark SQL性能调优
使能容错机制时建议将作业的Map数设置为大于等于3,推荐在作业数据量大的场景下使用。