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  • spark driver memory 内容精选 换一换
  • 在系统中对应的执行实体,称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和 RES Tful API提交的作业,支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。1CU=1Core
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    "resources": { "limits": { "cpu": "500m", "memory": "1Gi" }, "requests": { "cpu": "500m", "memory": "1Gi" } }, "terminationMessagePath": "/dev/termination-log"
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    "374598n", "cpu_accumulated" : "127739654828n", "memory" : "1540Ki", "memory_rss" : "284Ki", "memory_usage" : "1804Ki" } } ], "metadata" : { "creationTimestamp"
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    Problem Detector, OS-Operator-Agent; 3. Kubernetes 必要运行组件,如Everest Driver, Calico等; 4. Device Plugin: GPU Device Plugin,运行在GPU节点上。 文中课程 更多精彩
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    详细内容请参见调试作业。 支持Flink和Spark自定义作业 允许用户在独享集群上提交Flink和Spark自定义作业。 支持Spark streaming和Structured streaming 允许用户在独享集群上提交Spark streaming自定义作业。 支持与多种云服务连通,形成丰富的流生态圈。
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    互联网: 文档数据库服务 的副本集模式采用三节点Replica Set的高可用架构,Primary节点和Secondary节点提供服务,两个节点分别拥有独立内网地址,配合Driver实现读取压力分配。优势:1.MapReduce:解决数据分析场景需求,用户可以自己写查询语句或脚本,将请求都分发到 DDS 上完成2.性能
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