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耗时：0.002 join查询时小表在右。 两表JOIN时，会将右表数据加载到内存中，再根据右表数据遍历左表做匹配，将小表放在右边，减少匹配查询的次数。根据使用的情况，大表join小表的性能比小表join大表的性能有数量级的提升。 【大表在左小表在右】 SELECT count(a.id)
的查询将首先被终止。 high_memory_queries：根据内存使用量终止查询。具有较高内存使用量的查询将首先被终止，以便在查询终止次数最少的情况下，释放更多内存。当两个查询的内存使用量都在限制的10%以内，则进度慢（执行的百分比）的查询被终止，同时两个查询在完成百分比方面
高性能 MRS支持自研的CarbonData存储技术。CarbonData是一种高性能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自
免了因为Region空间不足出现Region分割导致性能下降的现象。 图2 多点分割 HBase开源增强特性：连接数限制 过多的session连接意味着过多的查询和MR任务跑在HBase上，这会导致HBase性能下降以至于导致HBase拒绝服务。通过配置参数来限制客户端连接到HB
HBase故障排除 HBase客户端连接服务端时，长时间无法连接成功 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时出现创建表异常 HBase占用网络端口，连接数过大会导致其他服务不稳定 有210000个map和10000个reduce的HBase BulkLoad任务运行失败 使
MRS普通版集群明细账单 在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”，进入费用中心后，在“账单管理 > 流水和账单明细”的“明细账单”中可以通过多维度展示客户账单的详细信息。一般通过设置统计维度为“按使用量”，统计周期为“按账期”来统计资源在某个月份的总开销，建议您核对表2所示的信息是否和实际相符。
该配置值修改后，未离线重启整个HBase服务，将导致服务内连接认证失败，服务异常。 hbase.regionserver.metahandler.count 集群Region过多时，该配置过小可能导致Region长时间RIT无法上线。 hbase.regionserver.thread.compaction.large
MRS客户端支持通过FI manager/公有云Console更新配置 大数据组件 MRS支持对接lakeformation MemartCC支持统计缓存分片命中次数和驻留时间信息分布 解决的问题 MRS 3.1.2-LTS.2.9修复问题列表： 大数据组件 解决Spark任务执行失败，日志报错“assertion
HBase故障排除 HBase客户端连接服务端时长时间无法连接成功 在HBase连续对同一个表名做删除创建操作时出现创建表异常 HBase占用网络端口，连接数过大会导致其他服务不稳定 有210000个map和10000个reduce的HBase BulkLoad任务运行失败 使用
Driver能够容错是件很棘手的事情，因为可能是任意计算模式实现的任意用户程序。不过Spark Streaming应用程序在计算上有一个内在的结构：在每批次数据周期性地执行同样的Spark计算。这种结构允许把应用的状态（亦称Checkpoint）周期性地保存到可靠的存储空间中，并在Driver重新启动时恢复该状态。
小的查询将首先被终止。high_memory_queries：根据内存使用量终止查询。具有较高内存使用量的查询将首先被终止，以便在查询终止次数最少的情况下，释放更多内存。当两个查询的内存使用量都在限制的10%以内，则进度慢（执行的百分比）的查询被终止，同时两个查询在完成百分比方面
等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的Data Frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者RDD。 Spark SQL的程序入口是SQLContext类（或其子类），创建
Driver能够容错是件很棘手的事情，因为可能是任意计算模式实现的任意用户程序。不过Spark Streaming应用程序在计算上有一个内在的结构：在每批次数据周期性地执行同样的Spark计算。这种结构允许把应用的状态（也叫做Checkpoint）周期性地保存到可靠的存储空间中，并在Driver重新启动时恢复该状态。
"storagePolicy":0,"type":"FILE"} ]}} 带有大小参数和startafter参数的LISTSTATUS将有助于通过多个请求获取子文件和文件夹信息，从而避免获取大量子文件和文件夹信息时，用户界面变慢。 执行如下命令访问HTTP： linux1:/opt/client
"storagePolicy":0,"type":"FILE"} ]}} 带有大小参数和startafter参数的LISTSTATUS将有助于通过多个请求获取子文件和文件夹信息，从而避免获取大量子文件和文件夹信息时，用户界面变慢。 执行如下命令访问HTTP： linux1:/opt/client
capacity”一起配置使用。 replication.source.maxretriesmultiplier 10 replication出现异常时的最大重试次数。 replication.source.sleepforretries 1000 每次重试的sleep时间。（单位：毫秒） hbase.regionserver
等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创建，例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。 Spark Streaming常用概念 Dstream DStream(又称Discretized
ALM-19024 RegionServer RPC响应时间的P99超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测每个HBase服务的RegionServer实例的RPC请求响应时间的P99。当检测到某个RegionServer上的RPC请求响应时间的P99连续10次超出阈值时产生该告警。
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例： rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如： rdd
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
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