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

 
 

    hadoop客户端 服务器 更多内容
  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    S中的Hadoop jars,而无需使用本地版本。因此在滚动升级中,即使NodeManager已经升级,应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 进入HDFS客户端。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端安装目录。 cd 客户端安装路径

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  • 配置Hadoop数据传输加密

    ,需要使用安全加密通道,配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考: MRS 3.2.0之前版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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  • CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop)

    10.0.100:25000,10.10.0.101:25000',hdfscfgpath '/opt/hadoop_client/HDFS/hadoop/etc/hadoop',type'HDFS'); 在可选项options里面写入了HDFS集群对应的NameNode的IP

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  • CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop)

    10.0.100:25000,10.10.0.101:25000',hdfscfgpath '/opt/hadoop_client/HDFS/hadoop/etc/hadoop',type'HDFS'); 在可选项options里面写入了HDFS集群对应的NameNode的IP

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  • 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错

    通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务,客户端返回内存溢出的报错结果: 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了,一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。

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  • Hadoop jar包冲突,导致Flink提交失败

    将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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  • ARM环境python pipeline运行报139错误码

    so,也使用了libssl.so。而一旦LD_LIBRARY_PATH添加了hadoop的native库目录,则使用的就是hadoop native库中的libcrypto.so,而使用系统自带的libssl.so(因为hadoop native目录没有带该包) 。由于这两个库版本不匹配,导致了python文件运行时出现段错误。

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  • ARM环境python pipeline运行报139错误码规避方案

    so,也使用了libssl.so。而一旦LD_LIBRARY_PATH添加了hadoop的native库目录,则使用的就是hadoop native库中的libcrypto.so,而使用系统自带的libssl.so(因为hadoop native目录没有带该包) 。由于这两个库版本不匹配,导致了python文件运行时出现段错误。

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  • 更改DataNode的存储目录

    _HOME}/hadoop/data3/dn”。 例如:原有的数据存储目录为“/srv/BigData/hadoop/data1”,“/srv/BigData/hadoop/data2”,如需将data1目录的数据迁移至新建的“/srv/BigData/hadoop/data3”

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  • ARM环境python pipeline运行报139错误码

    so,也使用了libssl.so。而一旦LD_LIBRARY_PATH添加了hadoop的native库目录,则使用的就是hadoop native库中的libcrypto.so,而使用系统自带的libssl.so(因为hadoop native目录没有带该包) 。由于这两个库版本不匹配,导致了python文件运行时出现段错误。

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  • ARM环境python pipeline运行报139错误码规避方案

    so,也使用了libssl.so。而一旦LD_LIBRARY_PATH添加了hadoop的native库目录,则使用的就是hadoop native库中的libcrypto.so,而使用系统自带的libssl.so(因为hadoop native目录没有带该包) 。由于这两个库版本不匹配,导致了python文件运行时出现段错误。

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  • Spark SQL样例程序开发思路

    <用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input(hdfs dfs命令有同样的作用),创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录,在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put input_data1

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  • Spark Core样例程序开发思路

    kinit<用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input(hdfs dfs命令有同样的作用),创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录,在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -putinput_data1

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  • 使用Oozie客户端提交其它任务

    130.11。 操作步骤 以客户端安装用户,登录安装Oozie客户端的节点。 执行以下命令,获取安装环境信息。其中“/opt/client”为客户端安装路径,该操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 source /opt/client/bigdata_env 判断集群认证模式。

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  • 更改DataNode的存储目录

    _HOME}/hadoop/data3/dn”。 例如:原有的数据存储目录为“/srv/BigData/hadoop/data1”,“/srv/BigData/hadoop/data2”,如需将data1目录的数据迁移至新建的“/srv/BigData/hadoop/data3”

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  • 使用Oozie客户端提交其他任务

    130.11。 操作步骤 以客户端安装用户,登录安装Oozie客户端的节点。 执行以下命令,获取安装环境信息。其中“/opt/client”为客户端安装路径,该操作的客户端目录只是举例,请根据实际安装目录修改。 source /opt/client/bigdata_env 判断集群认证模式。

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  • Spark Core样例程序开发思路

    <用于认证的业务用户> 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input(hdfs dfs命令有同样的作用),创建对应目录。 进入到HDFS客户端下的“/tmp/input”目录,在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put input_data1

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  • NameNode节点长时间满负载导致客户端无响应

    e节点的HDFS客户端可能会长时间无响应,无法进行下一步操作。 回答 目前出现上述问题时使用的是默认配置,如表1所示,HDFS客户端到NameNode的RPC连接存在keep alive机制,保持连接不会超时,尽力等待 服务器 的响应,因此导致已经连接的HDFS客户端的操作会长时间无响应。

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  • NameNode节点长时间满负载导致客户端无响应

    e节点的HDFS客户端可能会长时间无响应,无法进行下一步操作。 回答 目前出现上述问题时使用的是默认配置,如表1所示,HDFS客户端到NameNode的RPC连接存在keep alive机制,保持连接不会超时,尽力等待服务器的响应,因此导致已经连接的HDFS客户端的操作会长时间无响应。

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  • 配置ZooKeeper ZNode ACL

    限。 前提条件 已安装ZooKeeper客户端。例如安装目录为“/opt/client”。 已获取MRS集群管理员用户和密码。 操作步骤 启动ZooKeeper客户端 以root用户登录安装了ZooKeeper客户端服务器。 进入客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。

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    限。 前提条件 已安装ZooKeeper客户端。例如安装目录为“/opt/client”。 已获取MRS集群管理员用户和密码。 操作步骤 启动ZooKeeper客户端 以root用户登录安装了ZooKeeper客户端服务器。 进入客户端安装目录。 cd /opt/client 执行以下命令配置环境变量。

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