mapreduce scan 优化 更多内容
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  • object. Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")); // Set the cache size. scan.setCaching(1000);

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  • indexspecs.to.build:表示索引名称。 scan.caching(可选):包含一个整数值,表示在扫描数据表时将传递给扫描器的缓存行数。 上述命令中的参数描述如下: idx_1:表示索引名称 “#”用于分隔索引名称。 如果未设置可选参数scan.caching,则将采用默认值1000。

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  • MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置MR任务临时文件清理

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  • MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源,最常用的是HDFS,利用H

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  • MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • hbaseContext = new JavaHBaseContext(jsc, conf); Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(100); JavaRDD<Tuple2<ImmutableBytesWritable

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  • 内存优化型 概述 内存优化型类别的专属计算集群适合处理内存中的大型数据集,搭载Intel Xeon SkyLake全新一代CPU,同时搭载全新网络加速引擎,以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制,提供更高的网络性能,提供最大512GB

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  • 业务优化建议 场景描述 您可以根据终端用户的按键轨迹和按键次数等,给出对当前IVR流程的优化建议,可以用作优化流程的参考。 前提条件 您必须具有“IVR分析 > 业务优化建议”的菜单权限。 您的租间需开启IVR分析特性、智能IVR特性。 被分析的机器人流程需存在接入码。 被分析机

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