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} if (connection != null) { try { //关闭Hbase连接. connection.close() } catch { case e: IOException
} if (connection != null) { try { //关闭Hbase连接. connection.close() } catch { case e: IOException
托、IAM用户同步 支持 不支持 新增节点组、扩容、缩容、升级规格 支持 不支持 隔离主机、启动所有角色、停止所有角色 支持 支持 下载客户端、启动服务、停止服务、滚动重启服务 支持 支持 查看服务实例状态、参数配置、同步配置 支持 支持 查看清除告警、查看事件 支持 支持 查看告警帮助
Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark.yarn.max.executor.failures”如果不存在，则手动添加该参数项。
JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“ID”为“43011”的告
piece by piece by 1 month (or .. day) GROUP BY a, d; 修改明细表、聚合表结构，严格按照以下步骤实施： 停止明细表数据插入。 修改聚合表结构设计。 删除物化视图表。 重新创建新转化关系的物化视图。 父主题： ClickHouse物化视图设计
Topic副本数配置过多。 生产者消息批量写入磁盘的参数设置不合理。该Topic承担的业务流量过大，当前Partition的设置不合理。 处理步骤 检查Topic副本数配置。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，单击此告警所在行的，查看定位信息中上报告警的“主机名”。
task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应
下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分为三个不同步骤：Copy、Sort（实际应当称为Merge）及Reduce。在Copy过程中，Reducer尝试从NodeManagers获取Maps的
多CPU内核下的MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置
er进程正常提供服务。 可能原因 该节点ResourceManager实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > ALM-18010 Resourc
多CPU内核下MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置
JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“ID”为“43010”的告警
JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程直接内存使用率过大，或配置的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查直接内存使用率 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“ID”为“43012”的告
该节点上的读写请求时延会变大或者失败。 可能原因 该节点HBase服务堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“告警ID”为“19008”的
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close(); } catch (IOException e) {
} if (connection != null) { try { // 关闭Hbase连接. connection.close() } catch { case e: IOException
立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
Spark DAG设计规范说明 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车：
Spark DAG设计规范说明 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车：
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