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安装补丁后需要重启服务才能生效，重启服务期间引起服务暂不可用。 安装补丁后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私有云的其他节点使用的客户端（即您自行搭建的客户端）。 主备Master节点的原始客户端全量更新，请参见更新客户端配置（2.x及之前版本）。
口名称。 使用PuTTY工具，以root用户登录告警所在主机。 执行命令ethtool 网口名称，查看当前网口速率最大值Speed。 对于虚拟机环境，通过命令可能无法查询到网口速率，建议直接联系系统管理确认网口速率是否满足需求。 若网络读吞吐率超过阈值，直接联系系统管理员，提升网口速率。
及网口。 使用PuTTY工具，以root用户登录告警所在主机。 执行命令ethtool 网口名称，查看当前网口速率最大值Speed。 对于虚拟机环境，通过命令可能无法查询到网口速率，建议直接联系系统管理确认网口速率是否满足需求。 若网络写吞吐率超过阈值，直接联系系统管理员，提升网口速率。
烦。 Spark Streaming性能优化建议 设置合理的批处理时间(batchDuration)。 设置合理的数据接收并行度。 设置多个Receiver接收数据。 设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。
s.asList(topicArr)); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 接收Kafka中数据，生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.createDirectStream(jssc
INTERVAL '5' SECOND)) GROUP BY `name`, window_start, window_end 该特性还支持窗口接收到迟到数据时输出当前窗口的开始时间和结束时间，可通过添加在Hint中'window.start.field'和'window.end.fi
pc 0x00007fcda9eb8eb1 回答 上述问题在Oracle官网上有类似的情况，该问题现象是Oracle JVM的缺陷，并不是平台代码引入的问题，且Spark中有对Executor的容错机制，Executor Crash之后，Stage会进入重试，可以保证任务最终可以执行完成，不会对业务产生影响。
k-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv
k-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv.zip”文件。 zip -q -r venv.zip venv/ 以root用户登录主管理节点，将1和2获取的“venv
pc 0x00007fcda9eb8eb1 回答 上述问题在Oracle官网上有类似的情况，该问题现象是Oracle JVM的缺陷，并不是平台代码引入的问题，且Spark中有对Executor的容错机制，Executor Crash之后，Stage会进入重试，可以保证任务最终可以执行完成，不会对业务产生影响。
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带
表2 开发者社区精选最佳实践 分类 相关文档 热门组件介绍 MRS StarRocks，新一代极速全场景数据仓库 Hudi：新一代流式数据湖平台 高性能利器-MRS ClickHouse重磅推出 基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍
0之前版本，登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，注意平台类型与待安装客户端节点的节点类型相同（x86为x86_64，ARM为aarch64），单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。
表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout 分布式日志分裂管理程序接收worker回应的超时时间 600000 父主题： HBase故障排除
optimize.skewjoin=true”并调整“hive.skewjoin.key”的大小。“hive.skewjoin.key”是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
optimize.skewjoin=true”并调整hive.skewjoin.key的大小。hive.skewjoin.key是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 从checkpoint恢复spark应用的限制 第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 ARM环境python
anager提交任务，查询Application运行状态等。 ResourceManager(RM) 负责集群中所有资源的统一管理和分配。接收来自各个节点（NodeManager）的资源汇报信息，并根据收集的资源按照一定的策略分配给各个应用程序。 NodeManager(NM)
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Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 从checkpoint恢复spark应用的限制 第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 ARM环境python
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