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运行SparkSubmit作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。
Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
对同一张表或分区并发写数据导致任务失败 问题背景与现象 Hive执行插入语句时，报错HDFS上文件或目录已存在或被清除，具体报错如下： 原因分析 根据HiveServer的审计日志，确认该任务的开始时间和结束时间。 在上述时间区间内，查找是否有对同一张表或分区进行插入数据的操作。
Flink Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
Flink Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
Flink Client CLI介绍 常用CLI Flink常用的CLI如下所示： yarn-session.sh 可以使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。启动一个有3个TaskManager实例的Flink集群示例如下： bin/yarn-session
HMaster等待NameSpace表上线时超时退出 问题 为什么在等待namespace表上线时超时HMaster退出？ 回答 在HMaster主备倒换或启动期间，HMaster为先前失败/停用的RegionServer执行WAL splitting及region恢复。 在后台
创建Storm Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.
创建Strom Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
创建Storm Spout 功能介绍 Spout是Storm的消息源，它是Topology的消息生产者，一般来说消息源会从一个外部源读取数据并向Topology中发送消息（Tuple）。 一个消息源可以发送多条消息流Stream，可以使用OutputFieldsDeclarer.
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。
DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。
Spark2x多主实例 背景介绍 基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer服务停止工作，也不影响用
给指定集群添加标签 功能介绍 为特定的集群添加一个tag。 一个集群上最多有20个标签，此接口为幂等接口。添加标签时，如果创建的标签已经存在（key相同），则覆盖。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/clust
Spark Streaming调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。
MRS是否支持同时运行多个Flume任务？ Flume客户端可以包含多个独立的数据流，即在一个配置文件properties.properties中配置多个Source、Channel、Sink。 这些组件可以链接以形成多个数据流。 例如在一个配置中配置两个数据流，示例如下： server
HBase应用开发建议 不要调用Admin的closeRegion方法关闭一个Region Admin中，提供了关闭一个Region的接口： public void closeRegion(final String regionname, final String serverName)
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