SORT BY 功能描述 按字段实现表的局部排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference SORT BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC],..

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SORT BY 功能描述 按字段实现表的局部排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference SORT BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC],..

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sort语法 json array形式，排序只支持数值类型，字段重复定义会被覆盖。 例1：单个排序字段 "sort":[ { "location": "desc" } ] 例2：多个排序字段 "sort": [

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thread”报错。 原因分析 使用以下命令统计节点进程的线程数并排序。 ps -efT | awk '{print $2}' |sort -n |uniq -c |sort -n 执行后结果如下： 查看启动线程数最多的进程，案例中进程2346为NameNode进程，启动了5.4万线程，且持续增长。

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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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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执行以下命令，对抓包分析结果进行分析，结果如图2所示。 tcpdump -nn -r /home/udp.pcap|awk -F'.' '{print $1}'|sort|uniq -c 图2 抓包分析结果 根据步骤3可知，图中被检查的设备正在对另一个IP地址发送数十个UDP长度为1460Byte的数据包，明显

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index={index_name}&s=node,store:desc" | awk '{print $8}' | sort | uniq -c | sort 结果如下图所示： 第一列为分片个数，第二列为节点ID，有的节点分片为1，有的为8，分布极不均匀。 解决方案 如果问题是由分片数据量过大导致。

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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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apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec Client Spills mapreduce.map.sort.spill.percent mapreduce.map.sort.spill.percent 说明： 需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/

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MySQL在分页查询时报错：Out of sort memory, consider increasing server sort buffer size 场景描述 RDS for MySQL在分页查询时报错：ERROR 1038 (HY001): Out of sort memory, consider

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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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参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 Spills mapreduce.map.sort.spill.percent 参数解释：序列化缓冲区中的软限制。一旦达到该限制，线程将在后台开始将内容溢出到磁盘。 默认值：0

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分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 图1 Hive结构 云搜索服务 （Cloud Search Serv

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使用Map Join时需要注意小表不能过大，如果小表将内存基本用尽，会使整个系统性能下降甚至出现内存溢出的异常。 Sort Merge Bucket Map Join 使用Sort Merge Bucket Map Join必须满足以下2个条件： join的两张表都很大，内存中无法存放。

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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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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/proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 输出：2 即表示2个 图1 输出1 查看CPU核数： 输入命令： cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 输出：cpu cores：4 2*4=8 一共是8核

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