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“客户端安装目录/JDBC”目录，用来调测JDBC二次样例； “客户端安装目录/JDBCTransaction”目录，用来调测事务二次样例。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 cd 客户端安装目录/JDBC 或：cd 客户端安装目录/JDBCTransaction
onMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行有着很大的影响意义。用户可通过如下操作对Spark集群性能做优化。 操作步骤 配置Driver内存。 Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消
y或aggregateByKey算子来替代掉groupByKey算子。因为reduceByKey和aggregateByKey算子都会使用用户自定义的函数对每个节点本地的相同key进行预聚合。而groupByKey算子是不会进行预聚合的，全量的数据会在集群的各个节点之间分发和传输，性能相对来说比较差。
指定连接管理类 --driver jdbc 连接驱动包 --help 帮助信息 --password 连接数据库密码 --username 连接数据库的用户名 --verbose 在控制台打印详细信息 import参数 --fields-terminated-by 设定字段分隔符，和Hive表或HDFS文件保持一致
call(Tuple2<String, Integer> s) throws Exception { //取出女性用户的总停留时间，并判断是否大于2小时 if(s._2() > (2 * 60)) {
中恢复。这里主要介绍Yarn模式下的HA方案。 Flink支持HA模式和Job的异常恢复。这两项功能高度依赖ZooKeeper，在使用之前用户需要在“flink-conf.yaml”配置文件中配置ZooKeeper，配置ZooKeeper的参数如下： high-availability:
命令执行后查看各个分组的数据条数是否相差不大，如果相差超过2/3或1/2，则需要重新选择分桶字段。 2千万以内数据禁止使用动态分区。动态分区会自动创建分区，而小表用户关注不到，会创建出大量不使用的分区分桶。 创建表时，排序键key不能太多，一般建议3~5个；太多key会导致数据写入较慢，影响数据导入性能。
队列中被给予user权限的使用者。 admin_acl array 该队列中被给予admin权限的使用者。 group String 用户组名称。 user String 用户名称。 查询Resource Pool 查询scheduler engine中所有resource pool。 URL GET
队列中被给予user权限的使用者。 admin_acl array 该队列中被给予admin权限的使用者。 group String 用户组名称。 user String 用户名称。 查询Resource Pool 查询scheduler engine中所有resource pool。 URL GET
val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler //添加用户自定义算子产生数据 env.addSource(new UserSource) .keyBy(0).map(x=>x.content
val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler //添加用户自定义算子产生数据 env.addSource(new UserSource) .keyBy(0).map(x=>x.content
"hdfsSetReplication- SUCCESS!, Set replication 10 for %s\n",file); 设置用户、用户组。 if (hdfsChown(fs, file, "root", "root")) { fprintf(stderr, "Failed
"hdfsSetReplication- SUCCESS!, Set replication 10 for %s\n",file); 设置用户、用户组。 if (hdfsChown(fs, file, "root", "root")) { fprintf(stderr, "Failed
从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖）
val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler //添加用户自定义算子产生数据 env.addSource(new UserSource) .keyBy(0).map(x=>x.content
结果分析： 通过这个接口，可以查询当前集群中Yarn上的任务，并且可以得到如下表1。 表1 常用信息 参数 参数描述 user 运行这个任务的用户。 applicationType 例如MAPREDUCE或者SPARK等。 finalStatus 可以知道任务是成功还是失败。 elapsedTime
carbon.properties 适用于 数据加载 场景描述 使用索引缓存服务器过程中开启数据预加载可以提升首次查询的性能。 如何调优 用户可以将该参数设置为true来开启预加载。默认情况，该参数为false。 父主题： CarbonData性能调优
carbon.properties 适用于 数据加载 场景描述 使用索引缓存服务器过程中开启数据预加载可以提升首次查询的性能。 如何调优 用户可以将该参数设置为true来开启预加载。默认情况，该参数为false。 父主题： CarbonData性能调优
val zkRegisterServerHandler = new ZookeeperRegisterServerHandler //添加用户自定义算子产生数据 env.addSource(new UserSource) .keyBy(0).map(x=>x.content
不建议建ClickHouse kafka表引擎，进行数据同步到ClickHouse中，当前CK的kafka引擎有会导致kafka引擎数据入库产生性能等诸多问题，通过用户使用经验，需要应用侧自己写kafka的数据消费，攒批写入ClickHouse，提升ClickHouse的入库性能。 使用分区替换或增加的方式写入数据
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