在 Linux 中,你可以使用特殊变量 $? 来获取上一个命令执行后的返回值。在 shell 脚本或终端中运行一个命令后,立即输入 echo $?,将会显示出上一个命令的退出状态。 退出状态是一个数字。0 通常表示成功,非零值表示出错。具体的数值可能会根据不同的命令有不同的含义。 例如: ls /nonexistentdirectory echo $? 上述代码中,ls 命令试..
Apache Kylin 可以与外部的 Apache Spark 集群进行集成,以利用 Spark 的计算能力。如果你有一个运行中的 Spark 集群,并且希望 Kylin 使用它来执行部分任务,你可以按照以下步骤操作: 在 Kylin 中配置 Spark: 你需要在 Kylin 的设置文件(如 kylin.properties)中指定 Spark 的相关参数。一些重要的参数包括: kylin.engine.s..
"kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode cluster" 是指 Apache Kylin 在使用 Apache Spark 进行计算时的部署模式选项。它有两种可能的值:'client' 和 'cluster'。 'client' 模式 - 在这个模式下,Spark driver 运行在提交应用程序的机器上。即使任务跨多个集群节点分发,driver 依..
kylin.query.async-query.spark-conf.spark.master 是 Apache Kylin 的一个配置参数,它用于指定 Spark master URL,以便在执行异步查询时知道在哪里运行 Spark 作业。 这个参数的值通常是以下格式之一: local: 在同一 JVM 中运行 Spark。 local[N]: 在本地使用 N 个线程运行 Spark。例如,local[4] 就是使用 4 个线程。 sp..
kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=client 是 Apache Kylin 配置文件中的一项参数,用于设置 Spark 任务提交时的部署模式。这个参数可以有两个值:client 和 cluster。 client 模式下,driver 程序运行在启动应用程序的机器上。这通常用于交互式的和调试的应用程序,因为你可以直接看到 driver 的输出。 cluster 模式下,S..
"spark.driver" 是 Apache Spark 配置中的一个参数前缀,用于指定与 Spark 的 driver 程序相关的配置。Spark 的 driver 程序是运行你的 main() 方法并创建 SparkContext 的程序。 在 Spark 的配置中,可以通过 "spark.driver" 前缀设定一些参数。例如: spark.driver.memory:设置 driver 程序的 JVM 堆大小。..
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host 是 Apache Kylin 配置文件中的一项参数,用于指定 Spark driver 程序的 host 地址。这在网络配置复杂或跨网络部署时可能需要手动设定。 你可以按照以下步骤来设定这个参数: 打开你的 kylin.properties 文件。这个文件通常位于 Kylin 的安装目录下的 conf 文件夹内。 在文件中找到 ..
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host 是 Apache Kylin 配置文件中的一项参数,用于指定 Spark driver 程序的 host 地址。这在网络配置复杂或跨网络部署时可能需要手动设定。 你可以按照以下步骤来设定这个参数: 打开你的 kylin.properties 文件。这个文件通常位于 Kylin 的安装目录下的 conf 文件夹内。 在文件中找到 ..
这个警告信息表明你的 Apache Kylin 配置中缺少了 'kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.driver.host' 和 'kylin.engine.spark-conf.spark.driver.host' 这两个参数。它们用来设置 Spark driver 程序的 host 地址。 在某些情况下,比如网络配置复杂或者是跨网络部署时,你可能需要手动设定这个值。否则,Spark 可..
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.executor.cores 是 Apache Kylin 配置文件中的一项参数,它用于设置在 Spark 上执行 Kylin 任务时每个 executor 的 CPU 核心数量。 这个参数对 Kylin 执行性能有重要影响。更多的核心数意味着每个 executor 可以并行处理更多的任务。然而,如果设置得过高,可能会超出你的硬件资源,造成资源争..