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的mapreduce 更多内容
  • MapReduce应用开发常用概念

    辑,它们组成作业核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行或者历史MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从

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  • MapReduce应用开发简介

    辑,它们组成作业核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行或者历史MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从

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  • 配置Hadoop数据传输加密

    Mapreduce访问Yarn,Mapreduce访问HDFSRPC通道。 HBase访问HDFSRPC通道。 说明: 用户可在HDFS组件配置界面中设置该参数值,设置后全局生效,即Hadoop中各模块RPC通道加密属性全部生效。 对RPC加密方式,有如下三种取值: “authentication”

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数检查策略:在提交MapReduce任务中,允许最大输入文件数和HiveServer最大堆内存比值,例如

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  • 开启Native Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败

    found”。该问题原因是操作系统GLIBCXX版本较低,导致该特性依赖libnativetask.so.1.0.0库无法加载,进而导致任务失败。 规避手段: 设置配置项mapreduce.job.map.output.collector.class值为org.apache.hadoop.mapred

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  • MRS可以做什么?

    MRS 可以做什么? 问: MapReduce Service(MRS)可以做什么? 答: MapReduce服务(MapReduce Service)为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态高性能大数据引擎,支持 数据湖 、数

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  • 往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException”

    户端和DataNode错误日志。 客户端日志如下: 图1 客户端日志 DataNode日志如下: 2017-07-24 20:43:39,269 | ERROR | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86

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  • Hive配置类问题

    heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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  • MapReduce日志介绍

    数可以在参数配置界面中配置。 在 MapReduce服务 中,JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储日志文件(默认目录为HDFS文件系统中“/mr-history/done”),具体清理时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-

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  • MapReduce日志介绍

    数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中,JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储日志文件(默认目录为HDFS文件系统中“/mr-history/done”),具体清理时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-

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  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应task是否发生过多次GC,以及GC时间占总task运行时间之比。通常,GC时间不应超过task运行时间10%,即GC time

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  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应task是否发生过多次GC,以及GC时间占总task运行时间之比。通常,GC时间不应超过task运行时间10%,即GC time

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase数据都是存储在HDFS中,数据导入即是加载存放在HDFS中数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce

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  • HDFS与其他组件的关系

    ase中所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量特性,可以部署在价格低廉硬件上,存储应用程序数据,适合有超大数据集应用程序。 而MapReduce是一种编程

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  • 连接postgresql或者gaussdb时报错

    odeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib/gsjdbc4-*.jar /tmp 报错中type为12时:调整数据库pg_hba.conf文件,将address改成Sqoop所在节点IP。 场景二:(export场景)使用sqoop

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  • 运行MapReduce作业

    "obs://mrs-word/output/" “输入文件路径”为OBS上存放作业输入文件路径。 “输出文件路径”为OBS上存放作业输出文件地址,请设置为一个不存在目录。 父主题: 运行MRS作业

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    。 由于MapReduce作业日志和任务日志(聚合功能开启情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大集群,如果不进行合理配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现,Hadoop

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    。 由于MapReduce作业日志和任务日志(聚合功能开启情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大集群,如果不进行合理配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现,Hadoop

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    column_num要和数据文件中数量对应。 family指定要和表列族名称对应。 仅当批量导入数据时创建二级索引才需配置以下参数,且索引类型首字母需要大写,例如type="String";以下片段中length="30"表示索引列“H_ID”列值不能超过30个字符:

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    支持加载用户数据同时可以完成对索引数据批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv所有功能。此外,如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表,直接运行该工具,将会在创建表时创建索引,并在生成用户数据同时生成索引数据。

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  • 连接postgresql或者gaussdb时报错

    odeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib/gsjdbc4-*.jar /tmp 报错中type为12时:调整数据库pg_hba.conf文件,将address改成sqoop所在节点ip。 场景二:(export场景)使用sqoop

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