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

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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组件图层位置移动 操作场景 在AstroCanvas大屏开发页面，支持将组件图层向上、向下移动一层或移动至底层等，帮助您更加合理有效的排列大屏上的组件。 位置层次越靠前，表示组件在画布中的显示越靠前。 位置层次越靠后，表示组件在画布中的显示越靠后。 当两个组件重叠时，位置靠前的组件会覆盖位置靠后的。

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查询分区最早消息的位置 功能介绍 查询分区最早消息的位置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/management/topics/{topic}/partitions/{partit

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查询分区最早消息的位置 当前页面API为历史版本API，未来可能停止维护。请使用查询分区最早消息的位置。 URI GET /v1.0/{project_id}/instances/{instance_id}/manage/topics/{topic}/partitions/{pa

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addressId Long 位置ID。 data.addressCode String 位置编码。 data.address String 位置名称。 data.addressLevel Integer 位置层级。 data.addressPath String 位置路径。 data.parentId

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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 MapReduce性能调优

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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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MRS 可以做什么？ 问： MapReduce Service（MRS）可以做什么？ 答： MapReduce服务（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持 数据湖 、数

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FDI Job DLI Flink Job DLI SQL DLI Spark DWS SQL MRS Spark SQL MRS Hive SQL MRS Presto SQL MRS Spark MRS Spark Python MRS ClickHouse MRS HetuEngine

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传

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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oo

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DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的

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依赖NM的 remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败 滚动重启10节点耗时约25分钟 Spark2x 直接重启 仅影响Spark thrift任务，SparkSQL、Spark Submit任务不受影响 直接重启耗时约5分钟

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执行analyze table语句，因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句，任务一直卡住，打印的信息如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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依赖NM的 remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败 滚动重启10节点耗时约25分钟 Spark2x 直接重启 仅影响Spark thrift任务，SparkSQL、Spark Submit任务不受影响 直接重启耗时约5分钟

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执行analyze table语句，因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句，任务一直卡住，打印的信息如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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KrbServer及LdapServer Kudu Loader Manager MapReduce MemArtsCC Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

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运行MRS作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业

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confwhitelist”添加配置项值“mapreduce.job.priority”即可。 图1 hive.security.authorization.sqlstd.confwhitelist配置 保存并重启Hive服务。 MRS节点优先级功能包含节点：MRS Spark SQL、MRS Hive

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