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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。
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。
-m或-num-mappers 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。
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。
“CPU LIMIT(%)”用于配置服务可使用的CPU核数与节点可分配的CPU核数占比。 “CPU SHARE(%)”用于配置服务在与其他服务使用同一个CPU核的时间占比，即多个服务在使用同一个CPU核发生争抢时的时间占比。
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。
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)。
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。
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。
若执行含判断条件的批量删除操作，如ALTER TABLE DROP PARTITION（pt < 10），由于该命令本身存在分区数限制（通过“spark.sql.dropPartitionsInBatch.limit”控制，默认1000），会先于防御规则拦截。
根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize HStoreFile的最大大小（单位：Byte）。
“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”。 OBS 表示将备份文件保存在OBS目录中，仅MRS 3.3.0-LTS及之后版本支持。
根据资源情况，适当增加处理线程数。 建议根据CPU的使用情况，可以选择设置为100至300之间的值。 200 hbase.hregion.max.filesize HStoreFile的最大大小（单位：Byte）。
不可与“Map数”同时配置。当使用关系型数据库连接器时，不支持“Map数据块大小”，请配置“Map数”。 HBASE HBase实例 在HBase作业中，Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。
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。
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。
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。
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)。
节点数 集群部署的节点个数，创建集群时设置。 状态 集群运行状态及变更状态信息，集群运行状态说明请参考表2。
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