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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
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
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 {
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Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 通过Kafka Client，判断是否可以正常消费数据。 假设客户端已经安装在/opt/client目录，test为需要消费的Topic名称， 192.168.234.231为ZooKeeper的IP地址。
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。
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 {
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
针对所有参与Join的表，依次选取一个表作为第一张表。 依据选取的第一张表，根据代价选择第二张表，第三张表。由此可以得到多个不同的执行计划。 计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多
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
stinct值的个数）。 distribute by子句限制了Hive表的Partition数量。增加distribute by 子句后，最终的输出文件数取决于指定列的cardinality和“spark.sql.shuffle.partitions”参数值。但如果distribute
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。
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
monitor.enable 根据“yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.policies”中的策略，启用新的scheduler监控。设置为“true”表示启用监控，并根据scheduler的信息，启动抢占的功能。设置为“false”表示不启用。 false
stinct值的个数）。 distribute by子句限制了Hive表的Partition数量。增加distribute by 子句后，最终的输出文件数取决于指定列的cardinality和“spark.sql.shuffle.partitions”参数值。但如果distribute
较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即在GC过程中不执行任何作业，所以若full GC的时间过长，超出了RM与ZK之间定期交互时长的阈值，就会出现主备倒换。
TERSECT子句之一的示例。它选择值13和42，并将此结果集与选择值13的第二个查询合并。由于42仅在第一个查询的结果集中，因此不包含在最终结果中。 SELECT * FROM (VALUES 13,42) INTERSECT SELECT 13; _col0 -------
则最后执行结果将根据视图的子句运算后得到。例如视图V指定了返回5条数据，而关联查询为select * from V limit 10，则最终只有5条数据返回。 限制 以上两种语法不可混用。 当视图包含分区，那么将无法通过这个语法来改变定义。 示例 CREATE OR REPLACE
较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即在GC过程中不执行任何作业，所以如果full GC的时间过长，超出了RM与ZK之间定期交互时长的阈值，就会出现主备倒换。
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