Spark Streaming中的操作函数分析
参考链接：
https://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52602412
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一种堆外内存缓存策略加速数据写OSS
1. 背景介绍 EMR集群中作业写数据到OSS时，需要先将数据缓存在本地，然后再一次性上传到OSS中。EMR支持两种缓存策略： disk off-heap 两种缓存测试使用场景略有区别: 本地磁盘缓存策略适用到任何场景，且能满足较大文件上传需求。 堆外内存缓存策略在性能上较磁盘缓存有优势，但是受限于内存资源。在实现上，堆外内存的申请会限制在一定范围内，当数据产生速率超过数据上传速率时，输出流会block住，需要等待进行中的上传任务完成。 潜在问题： 作业提交到Yarn：当使用堆外内存策略时，存在内存超用被Yarn杀掉的风险。所以在内存参数设置上需要格外小心，不然会影响到作业的稳定性。 2. 如何使用 作业参数中配置"fs.oss.upload.bufferType"，可选值为"disk"或者"off-heap"。以下举例： 1. hadoop fs -
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Kubernetes-在Kubernetes集群上搭建Stateful Elasticsearch集群
准备工作 Elasticsearch镜像，我以Elasticsearch官方镜像的5.6.10版本为基础创建的。 Dockerfile FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.6.10 MAINTAINER leo.lee(lis85@163.com) WORKDIR /usr/share/elasticsearch USER root # copying custom-entrypoint.sh and configuration (elasticsearch.yml, log4j2.properties) # to their respective directories in /usr/share/elasticsearch (already the WORKDIR) COPY custom-entrypoint.sh bin/ COPY elasticsearch.yml config/ COPY log4j2.properties config/ # assuring "elasticsearch" user ...
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