假设我有一个由元组组成的数据流(t,q)其中t是感兴趣的变量。是否有一种分布式方式来跟踪具有最大t的元组？仅在t高于全局最大值时发出？ 最佳答案 你考虑过Flink的状态特性吗？(https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/streaming/state.html)我自己对Flink很陌生，但我认为它提供了您正在寻找的功能。 关于hadoop-ApacheFlink-跟踪最大值，我们在StackOver
既然我们可以通过“flink-conf.yaml”中的“jobmanager.rpc.address”来指定master，那么“conf/masters”这个文件有什么用呢？ 最佳答案 用于以HA模式启动独立集群。更多可以查看here 关于java-Flink中名为"conf/masters"的文件有什么用？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45477252/
我有一个针对单个文件迭代运行的hadoop作业。现在，如果我必须为目录中的每个文件并行运行多个作业，那么在HADOOP中休假的最佳实践是什么。 最佳答案 可以引用项目haloop它解决了迭代映射减少。然后，如果文件很大，那么继续使用haloop，否则你可能会合并小文件以获得更好的性能。 关于hadoop-如何在HADOOP中并行运行多个迭代作业，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/ques
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
我正在运行一个本地hadoop集群并尝试同时提交两个作业，但我的第一个作业通过了，第二个没有，并且一直处于未分配状态，直到第一个作业完成。我预感内存有问题，但我不太明白。这是我为容器、映射器、reduce、jvm等设置的值。yarn.nodemanager.resource.memory-mb=40960yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=4096yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=10240mapreduce.map.java.opts=-Xmx5120mmapreduce.reduce.java.opts=
我有一个4G文件，大约有16条磨线，map正在运行，15张map中有6张平行分布。生成35000个key。我正在使用MultipleTextoutput，因此每个reducer都会生成一个独立于其他reducer的输出。我已经为conf配置了25-50个reducer，但它总是一次运行1个reducer。机器-4核32Gram单机运行hortonworks堆栈如何让1个以上的reduce任务并行运行？ 最佳答案 看看hadoopMapReduceTutorialHowManyReduces?Therightnumberofreduc
系统环境为CentOS7.5版本。安装Java8。安装Hadoop集群，Hadoop建议选择Hadoop2.7.5以上版本。配置集群节点服务器间时间同步以及免密登录，关闭防火墙。flink版本flink-1.14.0。Scala版本scala_2.12。flink安装包:flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz安装包位置:/opt/software/flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz解压位置:/opt/module/单节点模式(不推荐)解压压缩包最简单的启动方式，其实是不搭建集群，直接本地启动。本地部署非常简单，直接解压安装包就可以使用，不用进
目录状态监控指标JobManager指标TaskManager指标Job指标资源监控指标数据流监控指标任务监控指标网络监控指标容错监控指标数据源监控指标数据存储监控指标 当使用ApacheFlink进行流处理任务时，可以根据不同的监控需求，监控以下常用指标：状态监控指标JobManager指标JobManagerCPU使用率：监控JobManager的CPU使用情况，以确保其正常工作。JobManager内存使用量：监控JobManager的内存使用情况，以避免内存溢出或泄漏。JobManager网络流量：监控JobManager的网络流量，了解其与TaskManager之间的通
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下面是我使用ApacheSpark的用例1)我在HDFS上有大约2500个Parquet文件，文件大小因文件而异。2)我需要处理每个parquet文件并构建一个新的DataFrame并将一个新的DataFrame写入orc文件格式。3)我的Spark驱动程序是这样的。我正在迭代每个文件，处理单个Parquet文件，创建一个新的DataFrame并将一个新的DataFrame编写为ORC，下面是代码片段。valfs=FileSystem.get(newConfiguration())valparquetDFMap=fs.listStatus(newPath(inputFilePath))
