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稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。
版本升级 解决Yarn的ResourceManager内存泄漏问题 增加对调用ECS getSecuritykey接口异常的监控 优化刷新临时AK/Sk流程 解决ResourceManager内存泄露问题 解决Hive union语句合并小文件报错问题 解决Hadoop的task任务报空间不足失败问题
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，或者新增了CCWorker的可用磁盘空间，或者业务数据量突增。
Manager的审计日志默认保存在数据库中，如果长期保留可能引起数据目录的磁盘空间不足问题，管理员如果需要将审计日志保存到其他归档服务器，可以在FusionInsight Manager设置转储参数及时自动转储，便于管理审计日志信息。审计日志转储操作指导请参见配置审计日志转储。
登录服务器，查看当前保存路径下是否有足够磁盘空间。 是，执行11。 否，执行10。 删除多余文件，或在监控指标转储配置页面更改保存目录。然后检查告警是否恢复。 是，执行完毕。 否，执行11。 收集故障信息。 在MRS Manager界面，单击“系统设置 > 日志导出”。
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
12 spark.shuffle.io.numConnectionsPerPeer （仅Netty方式）为了减少大型集群的连接创建，主机间的连接会被重新使用。对于拥有较多硬盘和少数主机的集群，此操作可能会导致并发性不足以占用所有磁盘，所以用户可以考虑增加此值。
而HDFS单个数据块一般会是128MB，这样可以有效地利用存储空间。 数据读写占用的内存空间都是原始数据大小（包括空值也是会占用内存的），2GB在大数据计算过程中，处于单task读写可接受范围之内。 如果是单个Bucket的数据量超过了该值范围，可能会有什么影响？
通过该服务来抓取shuffle数据，减少了Executor的压力，在Executor GC的时候也不会影响其他Executor的任务运行。 操作步骤 登录FusionInsight Manager系统。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”。
云硬盘（EVS）提供高可靠、高性能的存储。 弹性云服务器（ECS）提供的弹性可扩展虚拟机，结合VPC、安全组、EVS数据多副本等能力打造一个高效、可靠、安全的计算环境。
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
如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著地减少存储空间并加快数据查询的速度。
稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 HBase接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。
HetuEngine管理员通过付出少量的计算资源和存储空间，可实现对高频SQL业务的智能加速。同时，该能力可以降低数据平台的整体负载（CPU、内存、IO等），有助于提升系统稳定性。
如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。
12 spark.shuffle.io.numConnectionsPerPeer （仅Netty方式）为了减少大型集群的连接创建，主机间的连接会被重新使用。对于拥有较多硬盘和少数主机的集群，此操作可能会导致并发性不足以占用所有磁盘，所以用户可以考虑增加此值。
如果采用月分区，分区桶的个数= 3GB * 30 /2GB = 45个桶 ，这样写入的数据桶数减少到了45个桶。在有限的计算资源下，写入的桶数越少，性能越高。 父主题： Hudi数据表设计规范
true hoodie.bloom.index.use.caching 为true时，将通过减少用于计算并行度或受影响分区的IO来缓存输入的RDD以加快索引查找。
大表和小表做join操作时可以把小表Broadcast到各个节点，从而就可以把join操作转变成普通的操作，减少了shuffle操作。 操作步骤 在开发应用程序时，添加如下代码，将“testArr”数据广播到各个节点。
如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著减少存储空间并加快数据查询的速度。
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