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为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置,并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求: 每天需要对网站的日志文件进行离线分析,统计出网站各模块的访问频率(日志文件存放在HDFS中)。
working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存? 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行,建议将“carbon.unsafe.working
working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存? 该内存被数据查询和加载共享。所以如果加载和查询需要同时进行,建议将“carbon.unsafe.working
dir被设置为/tmp,因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况,如driver进程未正常退出,比如被kill -9命令结束进程,或者Java虚拟机直接崩溃等场景,导致driver的退出流程未正常执行,则可能导致该部分目录无法被正常清理,残留在系统中。 当前只有yarn-client模
dir被设置为/tmp,因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况,如driver进程未正常退出,比如被kill -9命令结束进程,或者Java虚拟机直接崩溃等场景,导致driver的退出流程未正常执行,则可能导致该部分目录无法被正常清理,残留在系统中。 当前只有yarn-client模
dir被设置为/tmp,因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况,如driver进程未正常退出,比如被kill -9命令结束进程,或者Java虚拟机直接崩溃等场景,导致driver的退出流程未正常执行,则可能导致该部分目录无法被正常清理,残留在系统中。 当前只有yarn-client模
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置文件,并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求: 每天需要对网站的日志文件进行离线分析,统计出网站各模块的访问频率(日志文件存放在HDFS中)。
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置文件,并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求: 每天需要对网站的日志文件进行离线分析,统计出网站各模块的访问频率(日志文件存放在HDFS中)。
为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置,并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求: 每天需要对网站的日志文件进行离线分析,统计出网站各模块的访问频率(日志文件存放在HDFS中)。
CLIENT_GC_OPTS="-Xmx1G" 在修改完后,使用如下命令刷新客户端配置,使之生效: source <客户端安装路径>/bigdata_env 问题二:如何设置HDFS客户端运行时的日志级别? HDFS客户端运行时的日志是默认输出到管理控制台的,其级别默认为INFO。如果需要开启DEBUG级别
Manager增加大数据服务滚动重启能力。 MRS Manager新增文件句柄数量监控功能。 MRS Manager新增大数据组件发生重启事件上报功能。 MRS镜像 解决ECS VNC登录不停打印输出问题。 解决操作系统日志转储配置问题。 补丁兼容关系 包含1.7.1.5及之前发布的所有补丁解决的问题。 注意事项
解决ZK脏数据导致Yarn服务不可用问题 OBS包升级 JDK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
DataStream[String] 获取用户定义的Socket数据,作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter和maxRetry两个参数scala接口暂时不支持设置。 def addSource[T:
增量查询问题:数据消费以及Checkpoint可能会乱序,多个并发写操作在不同的时间点完成。 并发写需要在启用并发写特性后支持并发,未开启时不支持并发写入。 如何使用并发机制 启用并发写入机制: hoodie.write.concurrency.mode=optimistic_concurrency_control
下,PREWHERE先于WHERE执行。 合理配置最大并发数。 Clickhouse快是因为采用了并行处理机制,即使一个查询,默认也会用服务器一半的CPU去执行,所以ClickHouse对高并发查询的场景支持的不够。 官方默认的最大并发数是100,可以根据实际场景调整并发配置,实
DataStream[String] 获取用户定义的Socket数据,作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter和maxRetry两个参数scala接口暂时不支持设置。 def addSource[T:
DataStream[String] 获取用户定义的Socket数据,作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter和maxRetry两个参数scala接口暂时不支持设置。 def addSource[T:
DataStream[String] 获取用户定义的Socket数据,作为输入流数据。 hostname是指Socket的服务器端的主机名称。 port指的是服务器的监测端口。 delimiter和maxRetry两个参数scala接口暂时不支持设置。 def addSource[T:
global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.index='t1' -Dindexspecs.to.add='idx1=>cf1:[q1],[q2]' 创建索引2:hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex
+ "file://" + hiveClientProperties; // tmpfiles属性所涉及文件将会在Job提交时上传到HDFS config.set("tmpfiles", files); // 清理所需目录 MultiComponentExample