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表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout 分布式日志分裂管理程序接收worker回应的超时时间 600000 父主题： HBase故障排除
optimize.skewjoin=true”并调整“hive.skewjoin.key”的大小。“hive.skewjoin.key”是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
表2 开发者社区精选最佳实践 分类 相关文档 热门组件介绍 MRS StarRocks，新一代极速全场景数据仓库 Hudi：新一代流式数据湖平台 高性能利器-MRS ClickHouse重磅推出 基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍
optimize.skewjoin=true”并调整hive.skewjoin.key的大小。hive.skewjoin.key是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
anager提交任务，查询Application运行状态等。 ResourceManager(RM) 负责集群中所有资源的统一管理和分配。接收来自各个节点（NodeManager）的资源汇报信息，并根据收集的资源按照一定的策略分配给各个应用程序。 NodeManager(NM)
0之前版本，登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“完整客户端”，注意平台类型与待安装客户端节点的节点类型相同（x86为x86_64，ARM为aarch64），单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。
表1 splitlog参数说明 参数 描述 默认值 hbase.splitlog.manager.timeout 分布式日志分裂管理程序接收worker回应的超时时间 600000 父主题： HBase故障排除
共享资源的配置能力。每个租户中可能存在不同权重的用户，高权重用户可能需要更多共享资源。 大集群环境下的调度性能优势 Superior调度器接收到各个NodeManager上报的心跳信息，并将资源信息保存在内存中，使得调度器能够全局掌控集群的资源使用情况。Superior调度器采用
Controller Controller是Manager的控制中心，负责汇聚来自集群中所有节点的信息，统一向MRS集群管理员展示，以及负责接收来自MRS集群管理员的操作指令，并且依据操作指令所影响的范围，向集群的所有相关节点同步信息。 Manager的控制进程，负责各种管理动作的执行：
Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 从checkpoint恢复spark应用的限制 第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 ARM环境python
/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user
Manager页面，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如
Manager页面，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”，“选择客户端类型”设置为“仅配置文件”，根据待安装客户端节点的节点类型选择正确的平台类型后（x86选择x86_64，ARM选择aarch64）单击“确定”，等待客户端文件包生成后根据浏览器提示下载客户端到本地并解压。 例如
Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 从checkpoint恢复spark应用的限制 第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 ARM环境python
Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 从checkpoint恢复spark应用的限制 第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 ARM环境python
e”：默认是系统缓冲区大小(cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传输方式
3,zhangsan 4,wangwu 8,zhaosi 输入完成后按回车发送消息。 登录MySQL客户端执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据。 Select * from customer_t1; JDBC作为Source表（以MySQL为例） 使用flinkuser登录Manager，选择“集群
sparknormal-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据，统计每个单词的记录总数。 sparkn
kafkaParams); //用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
kafkaParams); // 用brokers and topics新建direct kafka stream //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>>
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