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完全分布式 更多内容
  • 扩容实例分片(分布式)

    扩容实例分片(分布式) 操作场景 随着实例部署时间及业务的增长,数据库在运行性能及存储上逐渐会达到瓶颈。此时,需要通过增加主机来提升实例的性能及存储能力。 GaussDB 分布式独立部署形态支持扩容分片操作。 扩容时长与业务数据量有关,默认扩容操作超时时间为7天,扩容中实例可正常使用

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  • 分布式缓存(Redis)

    分布式缓存(Redis) 分布式缓存(Redis)包含“String附加字符串”、“Hash删除域”、“删除键”、“List删除表头元素”等执行动作。 连接参数 分布式缓存(Redis)连接器使用IAM认证,连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • MRS可以做什么?

    Service)为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎,支持 数据湖 数据仓库 、BI、AI融合等能力,完全兼容开源,快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台,满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。

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  • 快速创建和使用启用安全认证的MRS集群

    认证的Hadoop分析集群并通过集群客户端提交一个wordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业,用于统计海量文本的单词数量。 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及进行海量数据分析与查询的能力。

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  • HBase本地二级索引介绍

    apache.hadoop.hbase.hindex.server.regionserver.HIndexRegionCoprocessor,org.apache.hadoop.hbase.security.token.TokenProvider,com.xxx.hadoop.hbase

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  • HMaster日志中频繁打印出FileNotFoundException信息

    1936] ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:3432) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem

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  • 数据存储在OBS和HDFS有什么区别?

    数据存储在OBS和HDFS有什么区别? MRS集群处理的数据源来源于OBS或HDFS,HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),OBS(Object Storage Service)即 对象存储服务 ,是一个基于对象的海量存

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  • 应用高可用

    HANA的一些最佳业务实践,SAP ASE的生产系统的场景也推荐应用和数据库采用分布式的安装模式,这样应用层的设计及高可用与SAP HANA完全一致。 SAP ASE应用的高可用方案在SAP NetWeaver用户指南已有说明,具体请参考NetWeaver分布式高可用部署。 图1 SAP应用高可用部署 父主题:

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  • DDM是否支持分布式JOIN

    DDM是否支持分布式JOIN DDM支持分布式JOIN。 表设计时,增加字段冗余 支持跨分片的JOIN,主要实现的方式有三种:广播表,ER分片和ShareJoin。 DDM目前禁止多个表的跨库update和delete。 父主题: SQL语法类

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  • ClickHouse分布式表设计

    据插入到分布式表,分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式,客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后,一批写入数据会先落入写入的节点,随后根据分布式表sch

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  • 分布式_3.x版本

    _PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选项,使用"k

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  • HDFS HA方案介绍

    0之前版本:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html MRS 3.2.0及之后版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3

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  • PERF03-06 选择合适的消息队列

    队列、优先级队列等,适用于秒杀、流控、系统解耦等场景。 详细版本对比可参考官方文档。 相关云服务和工具: 分布式消息服务Kafka版 分布式消息服务RocketMQ版 分布式消息服务RabbitMQ版 父主题: 选择合适的应用中间件云服务资源

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并

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  • HDFS基本原理

    HDFS基本原理 HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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  • HMaster日志中频繁打印出FileNotFoundException信息

    1936] ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:3432) ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem

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  • 常见概念

    堆内存,这个值小于分配的非堆内存。 Hadoop 一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用了集群的高速运算和存储。Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的,因为它假设计算单元和存储会失

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  • HDFS应用开发简介

    HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS(Hadoop Distribute FileSystem)是一个适合运行在通用硬件之上,具备高度容错特性,支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统,适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。 处理海量数据(TB或PB级别以上) 需要很高的吞吐量

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  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释 分布式消息服务DMS(RabbitMQ版):分布式消息服务RabbitMQ版(Distributed Message Service for RabbitMQ)完全兼容开源RabbitMQ,为您提供即开即用、消息特性丰富、灵活路

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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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