Pasos iniciales con MapReduce Service

MapReducce Service (MRS) es un servicio de Huawei Cloud que se utiliza para desplegar y gestionar clústeres de Hadoop. MRS proporciona clústeres de big data de clase empresarial en la nube. Los tenants pueden controlar completamente estos clústeres y ejecutar fácilmente componentes de big data como Hadoop, Spark, HBase y Kafka en ellos.

MRS es fácil de usar. Puede ejecutar varias tareas y procesar o almacenar datos a nivel de PB mediante equipos conectados en un clúster.

El procedimiento de uso de MRS es el siguiente:

1. Comprar un clúster en la consola MRS. Durante este período, puede especificar el tipo de clúster, las especificaciones y el recuento de nodos, el tipo de disco de datos (High I/O o Ultra-high I/O), y los componentes que se van a instalar.
2. Desarrolle un programa de procesamiento de datos. Para obtener detalles sobre cómo desarrollar rápidamente un programa de este tipo y ejecutarlo correctamente, consulte el código de ejemplo y los tutoriales proporcionados en Método de construcción de un proyecto de ejemplo de MRS.
3. Cargue el programa y los archivos de datos preparados al Object Storage Service (OBS) o el HDFS en el clúster.
4. Después de crear un clúster, puede agregar directamente trabajos y ejecutar programas o sentencias SQL para procesar y analizar datos.
5. MRS le proporciona MRS Manager, una plataforma de gestión unificada de clase empresarial de clústeres de big data, que le ayuda a conocer rápidamente el estado de salud de los servicios y hosts. A través del monitoreo y la personalización de métricas gráficas, puede obtener información crítica del sistema de manera oportuna. Además, puede modificar las configuraciones de atributos de servicio en función de los requisitos de rendimiento del servicio e iniciar o detener clústeres, servicios e instancias de rol con un solo clic.
6. Termine el clúster si ya no es necesario después de la ejecución del trabajo. El clúster terminado ya no se factura.