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在ClickHouse中创建MySQL引擎的数据库,创建成功后自动与MySQL服务器交换数据。 CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('RDS服务MySQL数据库实例IP地址:MySQL数据库实例端口', 'MySQL数据库名', 'MySQL数据库用户名'
怎么通过客户端设置Map/Reduce内存? 问题现象 客户端怎么设置Map/Reduce内存? 处理步骤 Hive在执行SQL语句前,可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数: set mapreduce.map.memory
Bytes,根据计算结果可估算hdfs的NameNode应设内存大小。 该参数项的内存大小取值如下: high:4G medium:2G low:256M custom:根据实际数据量大小在GC_OPTS中设置内存大小。 custom GC_OPTS JVM用于gc的参数。仅当GC_PROFILE设置为cus
-p数据库登录用户密码 -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 在安装了MySQL客户端的节点执行以下命令启用mysql_clear_password插件,再重新连接Doris即可。 export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 父主题: Doris常见问题
原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略:在提交的MapReduce任务中,允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值,例如500000/4(默认值),表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。 解决办法
Bytes,根据计算结果可估算hdfs的NameNode应设内存大小。 该参数项的内存大小取值如下: high:4G medium:2G low:256M custom:根据实际数据量大小在GC_OPTS中设置内存大小。 custom GC_OPTS JVM用于gc的参数。仅当GC_PROFILE设置为cus
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据,timestamp和data类型字段会报错 问题 使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据,timestamp和data类型字段会报错: 回答 调整Sqoop源码包中的代码,将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。
Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map 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
jdbc:mysql://MySQL实例IP:3306/数据库名 jdbc:mysql://MySQL实例IP:3306/数据库名 driver_url file://预置的MySQL驱动包绝对路径 driver_url可以通过以下三种方式指定: 文件名。如“mysql-connector-java-*
memoryOverhead设置executor的overhead内存大小,如果任务两个参数都设置,则spark.yarn.executor.memoryOverhead的值不生效,以spark.executor.memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置:spark
取值范围: RDS_POSTGRES:RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL:RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql:云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值: 不涉及 source_info 是 String 参数解释: 数据源信息,为json格式。
如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能,该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限,并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置: 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包(如mysqlclient-5.8
如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能,该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限,并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作前需要进行如下配置: 从MySQL数据库安装路径下获取MySQL客户端jar包(如mysqlclient-5.8
SQL执行结果 将图2中的“File”列的值填入“Start Binlog”,“Position”列的值填入“Start Position”,“Executed_Gtid_Set”列的值填入“Start Gtidset”,单击“确定”,任务启动。 如果2查询到的“Executed_G
多级嵌套子查询以及混合Join的SQL调优 操作场景 本章节介绍在多级嵌套以及混合Join SQL查询的调优建议。 前提条件 例如有一个复杂的查询样例如下: select s_name, count(1) as numwait from ( select s_name from (
DataNode以Block的形式,保存用户的文件和目录,同时在NameNode中生成一个文件对象,对应DataNode中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存,消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多,Name
联系集群管理员增加各用户的句柄数。该配置为操作系统的配置,并非HBase或者HDFS的配置。建议集群管理员根据HBase和HDFS的业务量及各操作系统用户的权限进行句柄数设置。如果某一个用户需对业务量很大的HDFS进行很频繁且很多的操作,则为此用户设置较大的句柄数,避免出现以上错误。 使用ro
创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取关系型数据库使用的用户和密码。 检查磁盘空间,确保没有出现告警且余量满足导入、导出数据的大小。 如果设置的作业需要使用指定YARN队列功能,该用户需要已授权有相关YARN队列的权限。
个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件,然后发送给各个Listener,每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 因此当队列存放的速度大于获取的速度时,就会导致队列溢出,从而丢失了溢出的事件,影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用,在这边
联系集群管理员增加各用户的句柄数。该配置为操作系统的配置,并非HBase或者HDFS的配置。建议集群管理员根据HBase和HDFS的业务量及各操作系统用户的权限进行句柄数设置。如果某一个用户需对业务量很大的HDFS进行很频繁且很多的操作,则为此用户设置较大的句柄数,避免出现以上错误。 使用ro