这个日志信息表明 Apache Kylin 自动设置了 Spark 作业的 executor 内存为 4GB。spark.executor.memory 是一个关键的 Spark 配置参数,它定义了每个 Spark executor 的内存大小。 在处理大数据任务时,适当地配置 Spark executor 内存是非常重要的,因为它直接影响到作业的性能和稳定性。如果分配的内存过小,Spark 作业可能会因为内存..
Hadoop和Kylin中的HTTP身份验证可以通过修改配置文件进行设置。对于Hadoop,hadoop.http.authentication.type是在 core-site.xml 或者 hdfs-site.xml 文件中配置的。对于Kylin,相关的配置项在 kylin.properties 文件中。 你想将hadoop.http.authentication.type设置为simple,这意味着你想关闭Kerberos认证并允许所有请求。 首先,在..
这个错误表明在尝试从YARN ResourceManager(位于 http://node-a4:9088/ws/v1/cluster/scheduler)获取调度信息时发生问题。 以下是一些可能的解决步骤: 检查 YARN ResourceManager 是否正在运行:你可以通过访问 http://node-a4:9088/ 来查看其状态。如果无法访问,需要确认 YARN 服务是否启动并正常运行。 确认服务器地址..
在 Apache Kylin 4.x 中,Spark 作业的资源配置通常在 Kylin 的配置文件中设定,这些配置文件位于 conf 目录下。特别是,你可能需要修改 kylin.properties 文件中的以下参数来指定 Spark 作业的资源需求: kylin.engine.mr.job-conf.spark.executor.memory: 这个参数设置了每个 Spark executor 的内存大小。例如,你可以设置为 "2g..
这个日志信息说明你的 Spark 作业没有接收到任何资源。这可能意味着集群中没有注册的工作节点(worker nodes),或者这些节点没有足够的资源来运行你的作业。 以下是一些可能的解决方案: 检查你的 Spark 集群状态。确认所有的工作节点是否已经注册,并且它们的状态是健康的。你可以通过访问 Spark Master 节点 UI 来检查这些信息。 确..
这个错误信息表明你的作业请求的资源超过了任何一个工作节点(Worker)能够提供的资源。这在分布式计算框架,比如 Apache Spark 或 Hadoop 环境中可能会出现。 以下是一些解决方法: 降低资源需求:检查并调整作业配置,减少你的应用需要的资源。例如,在Spark中,你可以通过降低"spark.executor.memory"或者"spark.driv..
这种需求通常需要 JavaScript 来实现。当 div 到达顶部时,给它添加一个新的 CSS 类来使其固定。以下是一种可能的实现方式: !DOCTYPE html html head style .sticky { position: fixed; top: 0; width: 100%; } /style /head body div id="navbar&..
这个信息意味着你的Cube定义没有指定分区日期列(Partition Date Column)。在Apache Kylin中,可以通过设置分区日期列来为cube数据做分区,这样可以提高数据处理和查询性能。 如果你的Cube不需要分区或者你不打算使用增量构建(Incremental Build)功能,那么可以按照提示直接点击 "Build" 按钮去构建你的Cube。 但是,..
在 Apache Kylin 中,aggregation_groups 是 cube 设计的一部分。它定义了一个或多个维度组(dimension groups),用于预聚合数据以提高查询性能。 每个 aggregation group 是一个 cube 维度的子集,每个子集中的维度将会一起进行预聚合。这意味着,Kylin 将为每个可能的组合生成预聚合的结果并存储,以便在查询时使用。 在 Kylin 中定义 ..
这个错误表明在执行Apache Kylin查询时,尝试将HybridInstance对象转换为(也就是强制类型转换)CubeInstance对象,但是这种类型转换是无效的。HybridInstance和CubeInstance是Kylin中两种不同的对象,不能直接相互转化。 可能的解决方案包括: 检查你的代码:确保创建和使用CubeInstance和HybridInstance对象的方式符合Apac..