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对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源文档中的“性能调优”部分：http://kafka.apache
当位于同一JVM进程中的客户端对无法访问的NameNode进行连接时，会对系统造成负担。为了避免这种负担，MRS集群搭载了NameNode blacklist功能。 在新的Blacklisting DFSClient failover provider中，故障的NameNode将被记录至一个列表中。DFSCl
cluster_admin_secret 否 String 参数解释： 配置MRS Manager管理员用户的密码。 约束限制： 不涉及 取值范围： 密码长度应在8～26个字符之间 不能与用户名或者倒序用户名相同 必须包含如下4种字符的组合 至少一个小写字母 至少一个大写字母 至少一个数字 至少一个特殊字符：
经OS定位虚拟机发生重启的原因是节点没有可用的内存，系统发生内存溢出触发了oom-killer，当进程处于被调用的状态会使进程处于disk sleep状态，最终导致虚拟机发生重启。 查看占用的内存进程，发现占用内存都是正常的业务进程。 结论：虚拟机内存不能满足服务需求。 处理步骤 建议扩大节点内存。
有限内存下的稳定性涉及到3个子功能： ExternalSort 外部排序功能，当执行排序时如果内存不足会将一部分数据溢出到磁盘中。 TungstenAggregate 新Hash聚合功能，默认对数据调用外部排序进行排序，然后再进行聚合，因此内存不足时在排序阶段会将数据溢出到磁盘，在聚合阶段因数据有序，在内存中
arkSession, "table_test","default", customSegments) 给定segment列表，返回合并后新的导入名称： /** * Returns the Merged Load Name for given list of segments
有限内存下的稳定性涉及到3个子功能： ExternalSort 外部排序功能，当执行排序时如果内存不足会将一部分数据溢出到磁盘中。 TungstenAggregate 新Hash聚合功能，默认对数据调用外部排序进行排序，然后再进行聚合，因此内存不足时在排序阶段会将数据溢出到磁盘，在聚合阶段因数据有序，在内存中
此章节主要介绍HBase冷热分离相关命令的使用，包括Shell命令和Java API命令。 Shell命令在HBase客户端执行，需提前安装HBase客户端，详情请参见安装MRS客户端。 设置HBase表的冷热分界线 Shell 创建冷热分离表。 create 'hot_cold_table', {NAME=>'f'
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。 父主题： Spark Core
bigdata.spark.examples.kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization {
bigdata.spark.examples.kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization {
arkSession, "table_test","default", customSegments) 给定segment列表，返回合并后新的导入名称： /** * Returns the Merged Load Name for given list of segments
run_table_service命令的默认行为是仅执行Hudi表中已有的compaction plan。如果需要run_table_service命令产生1个新的compaction plan并执行，需要设置schedule_compact_inline等于false，run_compact_inline等于false。
bigdata.spark.examples.kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization {
bigdata.spark.examples.kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization {
r 多租户模式下，单个JDBCServer实例的session数量超过该值时，如果租户的JDBCServer最大实例数量没超过限制，则启动新的JDBCServer，否则输出警告日志。 50 spark.thriftserver.proxy.sessionWaitTime 多租户模
对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源文档中的“性能调优”部分：http://kafka.apache
ger，也就是说客户端需要自己提供容错机制。如果当前Active状态的ResourceManager无法连接，那么会继续使用轮询的方式找到新的ResourceManager。 备RM升主后，能够恢复故障发生时上层应用运行的状态（详见ResourceManager Restart）。当启用ResourceManager
对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源文档中的“性能调优”部分：http://kafka.apache
调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释： 项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。
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