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数据分析 更多内容
  • 基于Python的Hive样例程序

    _host”参数值为“hadoop.实际 域名 ”,实际域名可登录 FusionInsight Manager,选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看;主机名为hadoop,服务名为hive。 conf = {"krb_host":"hadoop.<系统域名>", "krb_service":"hive"}

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  • 基于Python的Hive样例程序

    _host”参数值为“hadoop.实际域名”,实际域名可登录FusionInsight Manager,选择“系统 > 权限 > 域和互信 > 本端域” 查看;主机名为hadoop,服务名为hive。 conf = {"krb_host":"hadoop.<系统域名>", "krb_service":"hive"}

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  • HetuEngine与其他组件的关系

    HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的 数据仓库 ,提供类似SQL的Hive Query

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  • 数据分析常见问题

    数据分析常见问题 数据源常见问题 管道作业常见问题 实时分析常见问题 时序分析常见问题 资产建模和分析常见问题

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  • 使用JDBC提交数据分析任务

    使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • 集群生命周期管理

    MRS 集群类型包括分析集群、流式集群和混合集群。 分析集群:用来做离线数据分析,提供Hadoop体系的组件。 流式集群:用来做流处理任务,提供流式处理组件。 混合集群:既可以用来做离线数据分析,又可以用来做流处理任务,提供Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定义:根据业务需求,可以灵活搭配所需组件(MRS

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  • MRS集群类型介绍

    场景介绍 核心组件 Hadoop分析集群 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态,采用YARN管理集群资源,提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算,SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件,进行海量数据分析与查询。

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  • 使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群

    使用 CDM 服务迁移Hadoop数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云Hadoop集群中的数据(支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级)迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • 使用JDBC接口提交数据分析任务

    使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • IoT数据分析服务系统权限

    IoT数据分析服务系统权限 下表 为IoT数据分析服务的所有系统权限 表1 IoT数据分析服务系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 Tenant Administrator 拥有该权限的用户拥有除IAM外,其他所有服务的所有执行权限。 系统角色 Tenant Guest 拥有

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  • IoT数据分析服务权限配置示例

    IoT数据分析服务权限配置示例 iam授权的过程 默认情况下,管理员创建的IAM子用户没有任何权限,需要将其加入用户组,并给用户组授予策略和角色,才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限。 前提条件: 需要管理员账号已开通IoTA数据分析服务,未开通则访问开通服务。 创建好子用户

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  • 基于Python3的Hive样例程序

    database='default', auth='KERBEROS', kerberos_service_name="hive", krbhost='hadoop.hadoop.com') 需按照实际环境修改以下参数: hiveserverIp:替换为实际需要连接的HiveServer节点IP地址,可登录FusionInsight

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  • IoTDB基本原理

    安全,并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构 IoTDB套件由若干个组件构成,共同形成数据收集、数据写入、数据存储、数据查询、 数据可视化 数据分析等一系列功能。 图1展示了

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  • 什么是MapReduce服务

    大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台,可以充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高,周期长,难运维和不灵活等问题。 针对上述问题,华为

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • 基于Python3的Hive样例程序

    database='default', auth='KERBEROS', kerberos_service_name="hive", krbhost='hadoop.hadoop.com') 需按照实际环境修改以下参数: hiveserverIp:替换为实际需要连接的HiveServer节点IP地址,可登录FusionInsight

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  • 入门实践

    使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 本实践指导使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入、分析等操作,展示了如何构建弹性、低成本的存算分离大数据分析。以用户开发一个Hive数据分析应用为例,通过客户端连接Hive后,执行HQL语句访问OBS中的Hive数据。进行企业雇员信息的管理、查询。 通过Flink作业处理OBS数据

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  • 快速使用Hive进行数据分析

    快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可将结构化的数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL的功能对数据进行分析处理,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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  • 快速使用HBase进行离线数据分析

    快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导,通过客户端实现创建表,往表中插入数据,修改表,读取表数据,删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理

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