1 setUpClass()流程 setUpClass()要完成用例跳过、凭证建立的任务，这两个任务分别调用skip_check()和setup_credential()来完成。setup_client()和resource_setup()一般由测试用例脚本覆盖基类函数完成，基类中这两个函数均为空。2 skip_checks()@classmethods
def skip_checks(cls):
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2023-11-11 06:13:50
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一、容器标签布局：Anchor：锁定位置，指定与窗口容器的边缘位置，会随着窗口大小的改变而改变；Dock：填充窗口的位置。一般与容器标签同时使用。1、Panel：对控件进行分组。可以独立布局，里面可以放其他控件和容器（包括自身）再进行布局。2、FlowLayOutPanel：流式布局标签。从左到右。宽度不够，自动换行。3、GroupBox：分组容器。拥有panel全部属性，比panel多了个标题和
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2023-11-07 06:56:17
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# tez 设置yarn队列
在使用Apache Tez进行数据处理时，我们可能需要对YARN队列进行设置以优化任务的调度和执行。本文将介绍如何在Tez中设置YARN队列，并提供相应的代码示例。
## 什么是Apache Tez？
Apache Tez是一个用于大规模数据处理的开源框架，它建立在Apache Hadoop之上并提供高性能和可扩展性。Tez使用有向无环图（DAG）来表示数据处理
原创
2024-01-25 07:29:54
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# 解析 Yarn Tez 任务历史的难题
在使用 Apache Spark 和 Hadoop 生态时，许多数据工程师发现 Yarn 和 Tez 结合使用可以显著提升性能。然而，有时候我们会遇到诸如“Yarn Tez 任务无法查看历史记录”的问题。本文将详细探讨这个问题，并提供相关代码示例和解决方案。
## 1. Yarn 和 Tez 简介
Yarn 是一种资源管理器，而 Tez 是一个拓展
原创
2024-10-03 06:12:34
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# 教你如何实现“YARN tez log”
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 了解需求
开发者->小白: 了解“YARN tez log”需求
section 确定解决方案
开发者->小白: 确定使用YARN日志聚合功能
section 实施步骤
开发
原创
2024-02-18 07:15:27
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# 实现tez yarn日志的步骤
## 概述
在使用Tez作为YARN应用程序时，我们需要查看和分析Tez在YARN上的日志信息。本文将介绍如何实现Tez YARN日志的查看。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 登录YARN ResourceManager页面 |
| 2 | 选择特定的Tez应用程序 |
| 3 | 查看日志 |
## 操作指
原创
2024-02-23 07:02:27
83阅读
# Hadoop YARN Tez 实现指南
作为一名有丰富经验的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白了解如何实现“Hadoop YARN Tez”。在这篇文章中，我将详细介绍整个实现流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 1. 实现流程
首先，让我们通过一个表格来了解实现“Hadoop YARN Tez”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装
原创
2024-07-17 12:15:48
67阅读
在Hadoop生态系统中，Tez是一个高度可扩展的框架，旨在优化复杂的数据处理。尽管Tez和YARN的结合具有很多优势，但在设置容器数目时，可能会遇到一些挑战。本文将详细记录如何解决“tez on yarn 如何设置container的个数”这一问题，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等部分。
## 问题背景
在数据分析和大数据处理的背景下，容器的数量直接影响作业的
SQL on Haoop/Spark 在批处理时代，Hive一枝独秀；在实时交互式查询时代，呈现出的则是百花齐放的局面。Hive on Tez、Hive on Spark、Spark SQL等等，目前来看也没有谁干掉谁的趋势。 所以大家在实际项目中就会遇到疑惑，我的项目该使用哪种SQL on
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2023-12-03 09:57:53
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Hive on Tez YARN日志科普
## 引言
在大数据领域，Hive是一个非常流行的数据仓库解决方案。它提供了一个可以在Hadoop集群上执行SQL查询的接口，允许用户使用类似于SQL的语法来分析和处理大规模的结构化数据。Hive可以与其他组件（如Hadoop、YARN和Tez）集成，以实现更高效的查询执行。本文将介绍Hive on Tez YARN日志的基本概念和用法。
## Hi
原创
2024-01-17 11:02:18
135阅读
1.前提条件我学习过程是一块一块深入的，在把hdfs基本弄懂以及HA成功的情况开始尝试搭建yarn的，建议在搭建前先去看一下转载的原理篇，懂了原理后搭建会很快的，再次强调一下hdfs我默认已经搭建成功了2.搭建环境准备1，主机环境：4台centos机器。ResourceManager 运行进程（NameNode，ResourceManager，DFSZKFailoverController）Res
# 教你如何使用yarn查看tez sql
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要与新手共同工作，分享我们的经验和技巧。今天，我将向你展示如何使用yarn查看tez sql。在接下来的文章中，我将逐步指导你完成这一任务。
## 步骤概述
首先，让我们看一下整个过程的步骤。下面是一张简单的表格，展示了如何实现“yarn 查看tez sql”。
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-11 05:25:12
31阅读
文章目录使用Windows[任务计划程序]设置定时任务[任务计划程序]打开位置Windows 11Windows 10创建定期启动程序任务创建基本任务给任务命名，并添加任务描述根据需求设置触发器，下图选择每天都执行设置触发器的执行时间，下图设置每天20点执行一次设置触发条件到达后，执行何种操作，下图选择启动某程序浏览并选择需要定时启动的程序可执行文件复核任务设置项目，无误则完成设置 使用Wind
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2023-10-28 14:52:58
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Hive 调优-参数篇工作中常用的 hive 参数调优，整理如下。原则：最少数据最少字段最少Job数最少读取次数避免数据倾斜整体最优而不是局部最优JVM 内存文件大小合理切分这里需要结合集群的资源来合理的设置切片大小。# 文件分割大小
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=536870912;
# 节点文件分割大小
set mapred
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2024-10-26 09:10:55
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在大数据处理的生态中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理核心，其任务的命名直接关系到任务的可识别性与管理效率。许多用户在使用过程中提出了如何“设置YARN任务名”的疑问。以下是对此问题的详尽记录。
> **用户反馈：**
> “在使用YARN提交任务时，如何设置任务名以便更好地识别和管理多个任务？”
### 参数解析
在YARN中，任务名
# Hive on Tez 任务流程指南
在大数据处理领域，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，而 Tez 是一个用于加速 Hive 查询的重要执行引擎。接下来本文将重点讲解如何使用 Hive on Tez 执行任务的流程，并为刚入行的小白提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是 Hive on Tez 的任务执行流程：
| 步骤编号 | 步骤描述
# 设置 Yarn 任务名
Yarn 是一个流行的包管理工具，广泛用于 JavaScript 生态系统中。与 npm 相比，Yarn 提供了更快的安装速度和更好地管理依赖关系的能力。在日常开发中，我们经常需要使用 npm 或 Yarn 脚本来自动化任务，设置自定义的任务名可以让我们的项目更加高效和标准化。
## Yarn 的基本用法
Yarn 允许你在项目的 `package.json` 文
# Yarn查看Tez执行语句
## 引言
在大数据领域，Apache Tez是一个被广泛使用的执行引擎，它能够加速Hadoop MapReduce作业的执行。当我们运行使用Tez的作业时，了解作业的执行语句对于性能调优和故障排查非常重要。在本文中，我们将介绍如何使用Yarn来查看Tez执行语句，帮助我们理解作业的执行过程。
## Yarn简介
Yarn（Yet Another Resou
原创
2023-08-13 19:23:24
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# Hive on Tez YARN 推测机制的实现指南
## 1. 引言
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种重要的工具，而 Tez 是 Hive 的执行引擎之一。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 2.x 中的资源管理器。推测执行（speculative execution）是一种性能优化机制，用于应对某些任务执行缓慢的情
Hive on Tez 运行在YARN的描述
在大数据处理中，Hive on Tez是一个流行的计算框架，结合了Hive的数据仓库功能与Tez的高效执行引擎，同时运行在YARN资源管理上。本文将探讨如何解决“Hive on Tez运行在YARN”这一问题，带你深入了解其背景、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南及生态扩展。
### 背景定位
在现代数据分析场景中，企业通常需要处理海量数据，
