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method ... grows beyond 64 KB”的错误 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 连上不同的JDBCServer，function不能正常使用 用add jar方式创建function，执行drop
Metastore中。由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例 create table data_partition(id int, comb int
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat
单击“创建集群连接”，在弹出的页面中参考表1填写信息，单击“确定”，完成集群连接创建。创建完成后，可在对应集群连接的“操作”列对集群连接进行编辑、测试、删除等操作。 图1 创建集群连接 表1 创建集群连接信息 参数名称 参数描述 集群连接名称 集群连接的名称。 描述 集群连接名称描述信息。
method ... grows beyond 64 KB”的错误 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 连上不同的JDBCServer，function不能正常使用 用add jar方式创建function，执行drop
查看MRS集群日志 MRS集群日志概述 查看MRS云服务操作日志 查看历史MRS集群信息 查看MRS集群审计日志 查看MRS组件角色实例日志 在线检索MRS集群日志 下载MRS集群日志 采集MRS集群服务堆栈信息 配置MRS组件默认日志级别与归档文件大小 配置MRS集群审计日志本地备份数
查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。
每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。
op生态系统中更好地开展工作。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换
查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。
查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。
YARN结构 YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每个节点代理）。ResourceManager还与Application
urce Hudi的component_env。 使用spark-shell --master yarn-client，引入Hudi包生成测试数据： 引入需要的包 import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection
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，经过测试发现具有200%的性能差异，因此建议性能测试时关闭SSL加密。ConfigNode和IoTDBServer两个角色同名参数都要修改。 iotdb_server_kerberos_qop
查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。
查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。
STANDALONE：连接实例运行在独立进程。 检查Hive JDBC连通性 是 是否需要测试Hive JDBC连通。 是否使用集群配置 否 您可以通过使用集群配置，简化Hadoop连接参数配置。 图3 创建MRS Hive连接 单击“测试”，测试连接通过。 单击“保存”。 创建CDM MRS Doris数据连接。
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名
在“连接”区域，单击“添加”新建一个的连接，在“连接器”中选择“hdfs-connector”，输入配置连接参数，单击“测试”验证连接是否可用，待提示“测试成功”后单击“确定”。 设置数据源信息 单击“下一步”，进入“输入设置”界面，设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名
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