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默认的TextFileInputFormat将根据block的个数来分配map数(一个block一个map)。通过如下配置参数进行调整。 参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。
创建一个Topic: sh kafka-topics.sh --create --topic 主题名称 --partitions 主题占用的分区数 --replication-factor 主题的备份个数 --zookeeper ZooKeeper角色实例所在节点IP地址:clientPort
功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加。在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。
默认的TextFileInputFormat将根据block的个数来分配map数(一个block一个map)。通过如下配置参数进行调整。 参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。
patch 解决Yarn出现JVM Create GC thread failed问题 新增Hiveserver2 任务堆积告警 新增Hiveserver HiveMetastore GC时间超过5s告警 新增HiveServer2 解注ZK告警 新增20分钟内Yarn任务失败与kill数超过
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” “yarn.app.mapreduce.am.command-opts”,该参数中-Xmx值建议为0.8*“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” 参考规格: ApplicationMaster配置如下时,可以同时支持并发Container数为
5 --executor-cores 设置executor核数。 2 --class 设置任务的主类名,由用户程序内的函数指定。
两张表都按照join key进行分桶(clustered by (column))和排序(sorted by(column)),且两张表的分桶数正好是倍数关系。
使用成熟的向量化的c++加速库后,数据采用向量化格式存在内存中,可以提高带宽利用率,并通过批量的列数处理获得加速效果。 通过开启Spark Native引擎特性,获得SparkSQL的性能加速。
两张表都按照join key进行分桶(clustered by (column))和排序(sorted by(column)),且两张表的分桶数正好是倍数关系。
根据RDD分区分块情况,计算出写数据的Task数,并下发这些任务到Executor。 Executor执行这些Task,将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式,可以通过YARN的模式实现。
根据RDD分区分块情况,计算出写数据的Task数,并下发这些任务到Executor。 Executor执行这些Task,将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式,可以通过YARN的模式实现。
“最大map数”:填写执行MapReduce任务的最大map数,默认值为“20”。 “单个map的最大带宽(MB/s)”:填写单个map最大带宽,默认值为“100”。 在“最大恢复点个数”填写备份任务在本集群中备份可保留的快照数量。
tablet_num_per_task 每个查询计划分配的最大分片数,默认值为5。 查看导出作业状态 提交作业后,可以通过SHOW EXPORT;命令查询导出作业状态。
输入Spark SQL语句时,总字符数应当小于或等于10000字符,否则会提交语句失败。
300 Worker节点使用Task数 每个Worker节点接收数据时使用的Task数量。 5 开启数据压缩 是:启动数据压缩。 否:不启动数据压缩。 是 (可选)自定义配置。 单击“增加”可以增加自定义配置参数。配置HetuEngine数据源自定义参数,参考表2。
如何调优 一般建议将该参数值设置为执行器核数的1到2倍。例如,在聚合场景中,将task个数从200减少到32,有些查询的性能可提升2倍。
将参数中的核数设置为1,“--executor-cores 1”,任务正常完成,单个任务处理时间在合理范围之内(15秒左右)。
SparkStreamingtoHbaseScalaExample010 sparknormal-examples/SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中,通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数。
如何调优 一般建议将该参数值设置为执行器核数的1到2倍。例如,在聚合场景中,将task个数从200减少到32,有些查询的性能可提升2倍。