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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 {
用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）
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 {
建议多个数据目录应该配置到多个磁盘中，否则所有的数据都将写入同一个磁盘，对性能有很大的影响。 重新启动HDFS。 按照如下方法将数据移动至新的数据目录。 mv/data1/datadir/current/finalized/subdir1 /data2/datadir/curre
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
几乎肯定包括更新的数据源，建议使用该操作。 由于INSERT时不会对主键进行排序，所以初始化数据集不建议使用INSERT。 在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入
几乎肯定包括更新的数据源，建议使用该操作。 由于INSERT时不会对主键进行排序，所以初始化数据集不建议使用INSERT。 在确定数据都为新数据时建议使用INSERT，当存在更新数据时建议使用UPSERT，当初始化数据集时建议使用BULK_INSERT。 批量写入Hudi表 引入
点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。 testRDD
数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 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
pattern, function) → varchar 描述：使用function替换与字符串中的正则表达式模式匹配的子字符串的每个实例。对于每个匹配，以数组形式传递的捕获组都会调用lambda表达式函数。捕获组号从1开始；整个匹配没有分组（如果需要，请用括号将整个表达式括起来）。
over inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强前 增强后 aggregate 不支持aggregate下推
spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。
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
数据源很有可能成为流式系统的最大瓶颈点。 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
fs-limits.max-directory-items”指定，默认值为“1048576”。如果一个目录的子文件/目录数量超过该值，则无法再在该目录下创建新的子文件/目录。 要监控的目录列表由参数“dfs.namenode.directory-items.monitor”指定，默认值为“/tmp
OutputMode.Complete()”语句的判断结果（outputMode的默认输出方式为“append”）。 处理方法：编写应用时，用户可以根据具体情况修改数据的输出方式。 将输出方式修改为“complete”，“recoverFromCheckpointLocation”
空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 接口类型简介 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致，请参见：http://hbase.apache
OutputMode.Complete()”语句的判断结果（outputMode的默认输出方式为“append”）。 处理方法：编写应用时，用户可以根据具体情况修改数据的输出方式。 将输出方式修改为“complete”，“recoverFromCheckpointLocation”
partition_col_value, partition_column = partition_col_value, ...) 描述 从表或分区中移除所有行。用户可以通过partition_spec一次性删除分区表的多个分区，如果不指定就一次清除分区表的所有分区。当表属性“auto.purge”采用
string, update_time timestamp); 其中user_group是分区列，需要根据已有数据，按更新时间进行排序，刷新用户组信息。操作步骤如下： 在Hive Beeline命令行执行以下命令开启Hive动态分区： set hive.exec.dynamic.partition=true;
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