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flag = true then delete when not matched then insert *; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Hudi DML语法说明
过期时间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法： 在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc
了过期时间，该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法：在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc
yarn-resourcemanager-period-check.log Yarn resourcemanager的周期检查日志 hadoop.log Hadoop的客户端日志 env.log 实例启停前的环境信息日志。 审计日志 yarn-audit-<process_name>.log ranger-plugin-audit
自定义自动化脚本的路径。设置为OBS桶的路径或虚拟机本地的路径。 OBS桶的路径：直接手动输入脚本路径。示例：s3a://XXX/scale.sh 虚拟机本地的路径：用户需要输入正确的脚本路径。脚本所在的路径必须以‘/’开头，以.sh结尾。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 parameters
yarn-resourcemanager-period-check.log Yarn resourcemanager的周期检查日志。 hadoop.log Hadoop的客户端日志。 env.log 实例启停前的环境信息日志。 审计日志 yarn-audit-<process_name>.log ranger-plugin-audit
ax函数或其他方式规避此问题。 数据修改 建议慎用delete、update的mutation操作 标准SQL的更新、删除操作是同步的，即客户端要等服务端返回执行结果（通常是int值）；而ClickHouse的update、delete是通过异步方式实现的，当执行update语句
全部配置”，进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。 配置方法如表1所示。 表1 IoTDB性能调优参数说明 参数名称 描述 默认值 调优建议 SSL_ENABLE 客户端到服务端通道SSL加密。 true “true”表示开启SSL加密，“false”表示关闭SSL加密。数据传输加解密对性能影响较大，经过
fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录，从而减少大作业的输出提交时间。 2 父主题： MapReduce性能调优
fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录，从而减少大作业的输出提交时间。 2 父主题： MapReduce性能调优
操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小
purge"='true'时，清除元数据和数据文件。 "auto.purge"='false'时，仅清除元数据，数据文件会移入HDFS回收站。默认值为“false”，且不建议用户修改此属性，避免数据删除后无法恢复。 CREATE TABLE orders ( orderkey bigint, orderstatus
hadoop-<SSH_USER>-<process_name>-<hostname>.out HDFS运行环境信息日志。 hadoop.log Hadoop客户端操作日志。 hdfs-period-check.log 周期运行的脚本的日志记录。包括：自动均衡、数据迁移、JournalNode数据同步检测等。
就会出现Region中存在多个HFile的情况，从而影响读取的性能。所以如果读取的性能不理想的时候，也要考虑写入的配置是否合理。 读数据客户端调优 Scan数据时需要设置caching（一次从服务端读取的记录条数，默认是1），如果使用默认值读性能会降到极低。 当不需要读一条数据
SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其他分桶。最终导致部分Task过重，运行很慢；其他Task过轻，运行很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性能低；另一方面，数据量少的Task在
SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性能低；另一方面，数据量少的Task在
hadoop-<SSH_USER>-<process_name>-<hostname>.out HDFS运行环境信息日志。 hadoop.log Hadoop客户端操作日志。 hdfs-period-check.log 周期运行的脚本的日志记录。包括：自动均衡、数据迁移、JournalNode数据同步检测等。
createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class
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