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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）
有限内存下的稳定性涉及到3个子功能： ExternalSort 外部排序功能，当执行排序时如果内存不足会将一部分数据溢出到磁盘中。 TungstenAggregate 新Hash聚合功能，默认对数据调用外部排序进行排序，然后再进行聚合，因此内存不足时在排序阶段会将数据溢出到磁盘，在聚合阶段因数据有序，在内存中
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
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 {
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（安全模式）
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
run_table_service命令的默认行为是仅执行Hudi表中已有的compaction plan。如果需要run_table_service命令产生1个新的compaction plan并执行，需要设置schedule_compact_inline等于false，run_compact_inline等于false。
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
对系统的影响 系统性能下降，慢盘会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如：作业提交运行变慢、页面响应迟钝、接口响应超时等），甚至出现崩溃或错误。 系统故障：慢盘故障可能会导致系统故障，从而导致客户的业务受到影响。如果慢盘上存储的数据包
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
其值需要被动态添加（add），更新（update）或显示（display）的参数名称。 parameter_value 将要设置的“parameter_name”的新值。 注意事项 以下为分别使用SET和RESET命令进行动态设置或清除操作的属性： 表2 属性描述 属性 描述 carbon.options
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
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
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