MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    etl和hadoop 更多内容
  • Spark Core数据序列化

    册类。 序列化功能用在两个地方:序列化任务序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer,数据序列化支持JavaSerializerKryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时,在shuffleRDD Cache等过程中,会有大量的数据

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  • Spark Core数据序列化

    册类。 序列化功能用在两个地方:序列化任务序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer,数据序列化支持JavaSerializerKryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时,在shuffleRDD Cache等过程中,会有大量的数据

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  • BTEQ工具命令

    QUIT 0 \q 0 .EXIT \q .RETURN \q .LABEL .GOTO Teradata命令.LABEL用于创建标签,通常与.GOTO配对使用。.GOTO会跳过所有中间的BTEQ命令SQL语句,指导到达指定标签位置,执行相应的恢复处理。 gsql元命令\goto

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  • Hive应用开发简介

    DL命令。为Mapreduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能,Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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  • Storm应用开发简介

    torm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失

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  • Storm应用开发简介

    torm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失

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  • 产品价值

    高质量标注数据多:通过专业标注工具专家经验,积累海量标注样本,累计已有1亿条电信标注样本数据。 电信 数据治理 高效,数据处理效率提升2倍以上 数据属性易理解:集成50000多种属性的数据字典,降低用户使用电信数据门槛。 数据治理效率高:设备采集数据接口标准化,支持多种主流文件的导入ETL处理。 父主题:

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  • 使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误

    使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误 问题描述 执行hadoop fs -rm obs://<obs_path>出现如下报错: exception [java.nio.file.AccessDeniedException: user/root/.Trash/Current/:

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  • MapReduce服务 MRS

    交Spark JarSpark python程序,执行Spark application,计算处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。SparkSQL作业用于查询分析数据,包括SQL语句Script脚本两种

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  • Hortonworks HDP对接OBS

    secret.key,fs.obs.endpointfs.obs.impl。 fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key、fs.obs.endpoint分别为用户的ak、skendpoint。访问密钥AK/SK终端节点Endpoint请根据实际填写,AK

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  • Cloudera CDH对接OBS

    xml的群集范围高级配置代码段(安全阀)增加OBS的ak、sk、endpointimpl配置,对应名称为fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key、fs.obs.endpoint、fs.obs.impl。 访问密钥AK/SK终端节点Endpoint请根据实际填写,AK/SK获

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  • Storm应用开发简介

    torm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失

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  • 使用Broker Load方式导入数据至Doris

    用户也可以使用MySQL连接软件或者Doris WebUI界面连接数据库。 如果Hive组件Doris组件是跨集群部署,需要修改以下配置: Doris所在集群的Doris的“hadoop.rpc.protection”配置项的值需与Hive所在集群中的HDFS组件的该配置项的值保持一致。

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  • 用户账号一览表

    Hue系统启动与Kerberos认证用户,并用于访问HDFSHive。 flume 系统随机生成 Flume系统启动用户,用于访问HDFSKafka,对HDFS目录“/flume”有读写权限。 flume_server 系统随机生成 Flume系统启动用户,用于访问HDFSKafka,对HDFS目录“/flume”有读写权限。

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    文件压缩带来了两个主要好处:减少了储存文件的空间,并且提高数据从磁盘读取网络传输的速度。HDFS有gzipSnappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC(Lempel-Ziv Compression)提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息,请参阅http://code

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    中设置主机名IP地址映射。主机名IP地址请保持一一对应。 未安装客户端时: Linux环境已安装JDK,版本号需要和IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时,需要在Linux环境所在节点的hosts文件中设置主机名IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    文件压缩带来了两个主要好处:减少了储存文件的空间,并且提高数据从磁盘读取网络传输的速度。HDFS有gzipSnappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC(Lempel-Ziv Compression)提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息,请参阅http://code

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  • 数据质量管理

    了各规则所检测的表字段、比对详情、校验结果等信息。 图16 质量监控报告2 图17 质量监控报告3 对相应的数据质量问题以工单形式进行流转处理。 图18 质量监控报告4 数据质量概览大屏 数据质量概览大屏支持及时获悉不同统计周期内的错误告警数据量及环比、告警数量变换趋势及数据质

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  • Yarn组件对接OBS

    New Policy”,为1新建的用户组添加相应OBS路径的“Read”“Write”权限。 例如,为用户组“obs_hadoop1”添加“obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1”的“Read”“Write”权限: 父主题: MRS集群组件对接OBS(基于Guardian)

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  • 节点参考

    HetuEngine MRS Impala SQL MRS Flink Job MRS MapReduce CSS Shell RDS SQL ETL Job Python ModelArts Train Http Trigger OCR Create OBS Delete OBS OBS

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  • 三方工具兼容

    具,另一方面也在逐步构建与国内外业界主流数据库工具的对接。数据库外围工具种类丰富、标准繁多,目前DWS兼容的工具类别主要包括:BI工具、ETL工具、报表工具、数据挖掘、数据复制、数据集成、备份恢复、安全、运维监控、云平台、Web中间件等,详细工具清单参照 GaussDB 生态对接相关文档。

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