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进程除了运行task,还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重,导致触发GC(Garbage Collection)而不能为其他Executor提供shuffle数据时,会影响任务运行。 External shuffle
进程除了运行task,还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重,导致触发GC(Garbage Collection)而不能为其他Executor提供shuffle数据时,会影响任务运行。 External shuffle
zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点,将1和2获取的“venv.zip”、“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式:将上述文件上传到“客
在HDFS命令行显式添加要访问的OBS文件系统。 例如: 使用以下命令访问OBS文件系统。 hdfs dfs -ls obs://OBS并行文件系统名称/路径 使用以下命令创建OBS文件系统下的目录: hdfs dfs -mkdir obs://OBS并行文件系统名称/hadoop 使用以
Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序 Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 Spark同步HBase数据到CarbonData(Java) 父主题: 开发Spark应用
Streaming从Kafka读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题: 开发Spark应用
Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序 Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序开发思路 Spark同步HBase数据到CarbonData(Java) 父主题: 开发Spark应用
Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序 Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 Spark同步HBase数据到CarbonData(Java) 父主题: 开发Spark应用
ALM-29000 Impala服务不可用 告警解释 以30s为周期检测Impala服务状态,当检测到Impala服务异常时,系统产生此告警。 当系统检测到Impala服务恢复正常,或告警处理完成时,告警解除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 29000 紧急 是 告警参数
Oozie应用开发应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流引擎,Oozie流程基于有向无环图(Directed Acyclical Graph)来定义和描述,支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高,与Hadoop生态系统各组件紧密结合。
使用Spark/Spark2x Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强
回答 Impala默认将UDF对应的jar包缓存到“/tmp”目录下,由--local_library_dir配置项控制,“/tmp”目录下的文件保存一定时间后会被操作系统删除,导致Impala查询时出现缺类错误。 登录Manager界面,选择“集群 > 服务 > Impala > 配置
HBase支持使用全局二级索引加速条件查询,通过本样例,您可以了解如何管理及使用全局二级索引。 该样例程序仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,其中一个功能需要记录用户信息及地址,记录数据如下表: 表1 用户信息表 id name age address
100条数据的大小再除以100得到单条平均大小) 单分区数据量大小(G) = 最近一个月最大数据量分区数据总条数*单表数据大小/1024/1024 分区表桶数 = MAX(单分区数据量大小(G)/2G,再后向上取整,1) 需要使用的是表的总数据大小,而不是压缩以后的文件大小 桶的
、HetuEngine等组件的WebUI的用户不具备对应组件的管理权限,导致界面报错或部分功能不可用。 例如: 使用当前用户登录Flink WebUI后,部分内容不能正常显示,且没有权限创建应用、创建集群连接、创建数据连接等: 使用当前用户访问HDFS WebUI报错:Failed
Kafka与其他组件的关系 Kafka作为一个消息发布-订阅系统,为整个大数据平台多个子系统之间数据的传递提供了高速数据流转方式。 Kafka可以实时接受来自外部的消息,并提供给在线以及离线业务进行处理。 Kafka与其他组件的具体的关系如下图所示: 图1 与其他组件关系 父主题:
发现日志中有内存溢出的现象,判断是由于PMS内存不足导致Manager界面出现卡顿。 处理步骤 以omm用户登录主管理节点。 执行以下命令打开application.properties文件。 vi ${BIGDATA_HOME}/om-server_*/OMS/workspace0/conf/pms/application
HBase企业级能力增强 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 配置RSGroup管理RegionServer资源 父主题: 使用HBase
中读取数据,执行对应处理之后,然后将结果数据回写至kafka中。 例如:Spark Streming中定义了批次时间,如果数据传入Kafka的速率为10MB/s,而Spark Streaming中定义了每60s一个批次,回写数据总共为600MB。而Kafka中定义了接收数据的阈值
中读取数据,执行对应处理之后,然后将结果数据回写至Kafka中。 例如:Spark Streming中定义了批次时间,如果数据传入Kafka的速率为10MB/s,而Spark Streaming中定义了每60s一个批次,回写数据总共为600MB。而Kafka中定义了接收数据的阈值