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数据分析实战 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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 功能介绍 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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  • 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 功能介绍 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对接OBS

    Hive是一个 数据仓库 工具,可以对存储在分布式存储中的大规模数据进行数据提取、转化和加载,它提供了丰富的SQL查询方式来进行数据分析。 前提条件 已安装Hadoop,具体请参见Hadoop对接OBS。 对接步骤 以Hive 2.3.3为例。 下载apache-hive-2.3.3-bin.tar

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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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  • 导出Doris查询结果集

    "100MB", "broker.hadoop.security.authentication" = "kerberos", "broker.kerberos_principal" = "doris/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM", "broker.kerberos_keytab"

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  • 快速开发Hive HCatalog应用

    -XXX.jar LIB_JARS和HADOOP_CLASSPATH中指定的jar包的版本号“XXX”需要根据实际环境的版本号进行修改。 使用Yarn客户端提交任务。 yarn --config $HADOOP_HOME/etc/hadoop jar $HCAT_CLIENT/hcatalog-example-XXX

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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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  • 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,适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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  • Presto

    擎,用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,关系数据库甚至

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  • 快速创建和使用启用安全认证的MRS集群

    本入门提供从零开始创建开启Kerberos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

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  • DataArts Studio支持的数据源

    Hive) Hive是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。 使用 MRS Hive可实现TB/PB级的数据分析,快速将线下Hadoop大数据平台(CDH、HDP等)迁移上云,业务迁移

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  • Spark client CLI介绍

    1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示: spark-shell 提供了一个简单学习API的方法,类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下,执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据,再操作RDD。

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive介绍 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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  • 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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  • Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里?

    Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里? hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量:/opt/client/JDK/component_env Hado

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  • IoTA.99000008 数据分析服务被冻结

    IoTA.99000008 数据分析服务被冻结 错误码描述 IoT数据分析服务被冻结。 可能原因 帐号被冻结,可能由于帐号欠费时间过长导致。 处理建议 请先给帐号充值,确认帐号恢复正常后再使用IoT数据分析服务。 父主题: 公共错误码

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  • IoT数据分析服务操作与资源权限关系

    IoT数据分析服务操作与资源权限关系 下表 列出了IoT数据分析服务常用操作与资源权限的授权关系,您可以参照该表选择合适的系统权限。 表1 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 操作名称 Tenant Administrator Tenant Guest IoTA FullAccess

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  • 使用智能分析助手进行智能数据分析

    使用智能分析助手进行智能数据分析 应用场景 DataArts Insight提供的基于盘古大模型的对话式数据智能分析,通过自然语言与数据交互,进行数据分析、进而获取智能见解、构建仪表板等,智能分析助手简化了数据分析的处理难度,提升了自助图表分析的效率。 本文档以某类商品的销售数据

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