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impala - Impala 同時クエリの遅延

私のクラスター構成は次のとおりです。

  1. 3 ノード クラスタ
  2. クラスタ ノードあたり 128 GB の RAM。
  3. プロセッサー: クラスター ノードごとに 16 コアのハイパースレッド。3 つのノードすべてに Kudu マスターと T-Server および Impala サーバーがあり、ノードの 1 つには Impala カタログと Impala StateStore があります。

私の問題は次のとおりです。

1) 同時クエリの実行中に、Impala での動的リソース プールを理解するのに苦労しました。私はmem_limitにまだ運がないことを試みました。静的サービス プールも試しましたが、それでも必要な同時実行性を達成できませんでした。アドミッション コントロールを使用しても、必要な同時実行性が達成されませんでした。

2) クエリを送信した後、クラスター ノードの 1 つが負荷を受けていません。クエリの概要でこれを確認しました。負荷を受けていないノードでNUM_NODESに 0 と 1 を指定しようとしましたが、ノードが負荷を受けていないことが要約で示されます。

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python-3.x - PySpark データフレームから Kudu テーブルを簡単に作成することは可能ですか?

理想的には、切り取った次のコードが機能します。

ただし、 client.create_table は、データフレームからの構造体ではなく、kudu.schema.Schema を想定しています。ただし、Scala ではこれを行うことができます ( https://kudu.apache.org/docs/developing.htmlから):

kuduスキーマビルダーで各列を手動で定義せずに、PySparkで同じことができるかどうか疑問に思っていましたか?


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