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void start() 启动Spark Streaming计算。 void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java
void start() 启动Spark Streaming计算。 void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java
程，请降低此参数值给该进程预留足够运行资源。 16384 CPU虚拟核数 建议将此配置设定在逻辑核数的1.5～2倍之间。如果上层计算应用对CPU的计算能力要求不高，可以配置为2倍的逻辑CPU。 参数 描述 默认值 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
Hudi是否应该基于最后24个提交的元数据动态计算insertSplitSize，默认关闭。 true hoodie.copyonwrite.record.size.estimate 平均记录大小。如果指定，Hudi将使用它，并且不会基于最后24个提交的元数据动态地计算。 没有默认值设置。这对于计算插入并行度以及将插入打包到小文件中至关重要。
User 数据库访问用户。 test Password 数据库访问密码。 xxx Description 描述信息。 - 参数配置完成后，单击“测试连接”，检查数据连通是否正常。 连接校验通过后，单击“确定”完成数据连接创建。 父主题： 创建CDL作业前准备
nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”，保存文件。 MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一
nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”，保存文件。 MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一
设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数，一旦超过预设的时间，该查询任务直接失败，在多并发场景下，由于计算任务抢占资源，可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行，导致超时出现。因此需要在JDBCServer的“spark-defaults
void start() 启动Spark Streaming计算。 void awaitTermination() 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 void stop() 终止Spark Streaming计算。 <T> JavaDStream<T> transform(java
SparkJavaExample Spark Core任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark
能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA API、C
能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA API、C
nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”，保存文件。 MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一
能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA API、C
datanode.du.reserved.percentage DataNode预留空间占总磁盘空间大小的百分比。DataNode会永久预留由此百分比计算得出的磁盘空间大小。 整数值，取值范围是0～100。 10 父主题： HDFS企业级能力增强
--topic input --producer.config ../config/producer.properties 向input中写入测试数据，可以观察到output中有对应的数据产生，则说明Storm-Kafka拓扑运行成功。 父主题： Storm应用开发常见问题
提供用户和用户组数据保存能力。 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
--topic input --producer.config ../config/producer.properties 向input中写入测试数据，可以观察到output中有对应的数据产生，则说明Storm-Kafka拓扑运行成功。 父主题： Storm应用开发常见问题
port”，获取HSFabric的端口号。 user 访问HetuServer的用户名，即在集群中创建的“人机”用户的用户名。 tenant 指定访问HetuEngine计算实例的租户资源队列。 jdbc_location 导入并配置HetuEngine Python3样例工程中获取的hetu-jdbc-XXX
主机名 产生告警的主机名 对系统的影响 单个CCWorker内部平均read请求处理时延超过最大阈值后，可能会出现缓存性能下降。 可能原因 上层计算服务（Spark/Hive/HetuEngine等）对MemArtsCC组件的并发请求数激增，或者业务突增服务负载增加，或者磁盘负载增加乃至故障等。
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