容错 容错的原理为：根据重试时间间隔的是否固定，分为固定间隔重试和指数间隔重试两种策略，默认重试策略为固定间隔重试。 Java Chassis的容错作用于微服务消费者，需要微服务应用集成容错模块，启用bizkeeper处理链。 配置示例如下： servicecomb: handler:

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容错 容错的原理为：根据重试时间间隔的是否固定，分为固定间隔重试和指数间隔重试两种策略，默认重试策略为固定间隔重试。 Java Chassis的容错作用于微服务消费者，需要微服务应用集成容错模块，启用bizkeeper处理链。 配置示例如下： servicecomb: handler:

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制 服务器 处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：控制终止会话。 参数类型：SUSET 取值范围：布尔型 on表示任何错误都会终止当前的会话。 off表示只有FATAL级别的错误才会终止会话。 默认值：off omit_encoding_error

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：控制终止会话。 参数类型：SUSET 取值范围：布尔型 on表示任何错误都会终止当前的会话。 off表示只有FATAL级别的错误才会终止会话。 默认值：off omit_encoding_error

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：若打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示ERROR级别报错会升级为PANIC报错。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：若打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围：

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业，容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。（该功能即将上线） 容错检查详细介绍请参考： 开启容错检查 检测项目与执行条件 触发容错环境检测达到的效果 环境预检查通过后，如果发生硬件故障会导致

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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个数大于或等于该参数值，副本数为该参数值。 10 3～256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。使能容错机制时建议将作业的Map数设置为大于等于3，推荐在作业数据量大的场景下使用。 0 0～1.0 loader.input.field

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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个数大于或等于该参数值，副本数为该参数值。 10 3～256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。使能容错机制时建议将作业的Map数设置为大于等于3，推荐在作业数据量大的场景下使用。 0 0～1.0 loader.input.field

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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MRS 将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务（DAG中一个节点就是一个RDD，边表示对

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