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adoop文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。 Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有：
如果确认是HDFS性能慢导致告警，需要排除是否为旧版本中Impala运行导致HDFS性能慢或者是否为集群最初部署时JournalNode部署不正确（部署过多，大于3个）。 父主题： 使用HBase
chSize。 事务缓存容量必须小于或等于Channel缓存容量。 channelfullcount 10 channel full次数，达到该次数后发送告警。 keep-alive 3 当事务缓存或Channel缓存满时，Put、Take线程等待时间。单位：秒。 byteCapacity
adoop文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。 Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有：
countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 void foreach(VoidFunction<T> f) 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 java.util.Map<T,Long> countByValue() 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 Spark Streaming常用接口
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 countByValue()(implicit
adoop文件系统。 countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数。 countByValue() 对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。 Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有：
proxy.healthcheck.recheckTimes 多租户模式下，JDBCServer代理检查JDBCServer健康状态失败后重试次数。 3 spark.thriftserver.proxy.healthcheck.waitTime 多租户模式下，JDBCServer代理
countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 void foreach(VoidFunction<T> f) 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 java.util.Map<T,Long> countByValue() 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 表3 Spark
countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 void foreach(VoidFunction<T> f) 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 java.util.Map<T,Long> countByValue() 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 表3 Spark
大增加hash分桶数，严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Sp
transactionCapacity 1000 每次存取的最大Event数。 channelfullcount 10 Channel full次数，达到该次数后发送告警。 File Channel File Channel使用本地磁盘作为缓存区，Events存放在设置的“dataDirs”配置项文件夹中。常用配置如表7所示：
MORY”参数的值根据如下原则调整：“SPARK_DAEMON_MEMORY”参数默认值为4G，若偶现告警，可以按0.5倍速率调大。若告警次数比较频繁，可以按1倍速率调大。 重启所有的JobHistory2x实例。 重启实例期间实例不可用，当前实例节点的任务会执行失败。 等待10分钟，观察界面告警是否清除。
则调整：可将“SPARK_DRIVER_MEMORY”参数调整为默认值的1.5倍；若参数值调整后，仍偶现告警，可按0.5倍速率调大。若告警次数比较频繁，可以按1倍速率调大。 重启所有的IndexServer2x实例。 重启实例期间实例不可用，当前实例节点的任务会执行失败。 等待10分钟，观察界面告警是否清除。
保存完成后请重新启动配置过期的服务或实例以使配置生效。 用户尽量将数据做好存储规划，可以按时间、业务类型等分类，不要单个目录下直属的文件过多，建议使用默认值，单个目录下约100万条。 父主题： 使用HDFS
进行合并。即将多个PartitionedFile组成一个partition，从而减少partition数量，避免在Shuffle操作时生成过多的hash分桶，如图1所示。 图1 小文件合并 操作步骤 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
保存完成后请重新启动配置过期的服务或实例以使配置生效。 用户尽量将数据做好存储规划，可以按时间、业务类型等分类，不要单个目录下直属的文件过多，建议使用默认值，单个目录下约100万条。 父主题： 使用HDFS
进行合并。即将多个PartitionedFile组成一个partition，从而减少partition数量，避免在Shuffle操作时生成过多的hash分桶，如图1所示。 图1 小文件合并 操作步骤 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 countByKey(): Map[K, Long] 对每个key出现的次数做统计。 foreach(func: (T) => Unit): Unit 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 countByValue()(implicit
countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 void foreach(VoidFunction<T> f) 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 java.util.Map<T,Long> countByValue() 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。 表3 Spark
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