100000 = 10^11个shuffle文件）。如果磁盘文件数量特别巨大，对文件读写的性能会带来比较大的影响，此外由于同时打开的文件句柄数量多，序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间，对内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此，建议使用Sort

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句（预留字段）。 patched_query text PATCH之后的语句（预留字段）。

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是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句（预留字段）。 patched_query text PATCH之后的语句（预留字段）。

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是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句（预留字段）。 patched_query text PATCH之后的语句（预留字段）。

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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如下图表示采样进行中，默认情况下，大约需要5秒完成采样。 图1 采样进行中 如下图显示“OK”表示没有反压，“HIGH”表示对应SubTask被反压。 图2 无反压状态 图3 反压状态 使用Hive SQL时如果Flink语法不兼容则可切换Hive方言 当前Flink支持的SQL

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RMURHASH分布。 diskeyexprs pg_node_tree diskey通过pack_node_to_string()函数序列化得到的字符串信息。 父主题： 其他系统表

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“PretrainedConfig”：预训练模型的配置基类 提供模型配置的通用属性和两个主要方法，用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象（本地或者是url），配置文件为dir/config.json PretrainedConfig

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是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句（预留字段）。 patched_query text PATCH之后的语句（预留字段）。

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OFFICIAL PARTNER detail 否 Object 订阅的事件源参数列表, 该字段序列化后总长度不超过1024字节 filter 是 Object 订阅事件源的匹配过滤规则, 该字段序列化后总长度不超过2048字节 表5 SubscriptionTarget 参数 是否必选 参数类型

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中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。

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OFFICIAL PARTNER detail 否 Object 订阅的事件源参数列表, 该字段序列化后总长度不超过1024字节 filter 是 Object 订阅事件源的匹配过滤规则, 该字段序列化后总长度不超过2048字节 表5 SubscriptionTarget 参数 是否必选 参数类型

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Streaming Context启动时，若应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output St

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1，取值正整数，并发线程数越大，性能越优。 id.byte.length：查询id序列化字节长度，默认20，需要根据实际情况调整。 query.fields.byte.length：查询字段序列化字节长度，默认20，需要根据实际情况调整。 图3 作业配置 合作方进入自己所属的计算

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MULTISET(元素必须是 string/char/varchar 类型) map - ROW record - 示例 读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将

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MULTISET(元素必须是 string/char/varchar 类型) map - ROW record - 示例 读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将

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中要使用这个数据集合时，就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast，每次任务需要数据集合时，都会把数据序列化到任务里面，不但耗时，还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时，就可以把公共数据集Broadcast到每个节点，让每个节点在本地都保存一份。

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以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等，因此，当存在以下问题时，从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变更类未

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