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

 
 

    mapreduce和hadoop 更多内容
  • MRS集群用户账号一览表

    Hue系统启动与Kerberos认证用户,并用于访问HDFSHive。 flume 系统随机生成 Flume系统启动用户,用于访问HDFSKafka,对HDFS目录“/flume”有读写权限。 flume_server 系统随机生成 Flume系统启动用户,用于访问HDFSKafka,对HDFS目录“/flume”有读写权限。

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  • Hive应用开发简介

    个表信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能,Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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  • 编译并运行MapReduce应用

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”“hive-site.xml”从Hive客

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  • 运行MapReduce作业

    单击“作业管理”,在作业列表界面单击“添加”。 “作业类型”选择“MapReduce”,并配置其他作业信息。 图1 添加MapReduce作业 表1 作业配置信息 参数 描述 示例 作业名称 作业名称,只能由字母、数字、中划线下划线组成,并且长度为1~64个字符。 mapreduce_job 执行程序路径 待执行

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  • 快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群

    离线大规模分布式数据存储计算及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前,请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤一:创建MRS集群:创建一个MRS 3.1.5版本的“Hadoop分析集群”。 步骤二:安装集群客户端:下载并安装MRS集群客户端。 步骤三:准备

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • Hue与其他组件的关系

    日志等信息。 Oozie Oozie提供REST接口与Hue交互,用于创建工作流、Coordinator、Bundle,以及它们的任务管理监控。 在Hue前端提供图形化工作流、Coordinator、Bundle编辑器,Hue调用Oozie REST接口对工作流、Coordin

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

    这个问题发生在往HDFS写文件时。查看客户端DataNode的错误日志。 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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  • 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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  • 开启Native Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败

    Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时,通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    job.setReducerClass(MultiComponentReducer.class); // 配置数据输入路径输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(baseDir, INPUT_DIR_NAME

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  • MapReduce日志介绍

    MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)

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  • MapReduce日志介绍

    MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)

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  • 快速创建和使用启用安全认证的MRS集群

    root”,勾选“权限”列中的“提交”“管理”,勾选完全后,单击如下图的待操作的集群名,进行后面权限的选择。 图2 配置Yarn服务权限 选择“HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/”,勾选“user”所在行的“权限”列的“读”、“写”“执行”权限,单击“确定”,完成角色的创建。

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  • HIVE优化

    主要的调优设计推荐如下: 尽量使用ORC File, 配上合适的压缩算法, 主要可选的压缩算法为ZlibSnappy。其中Zlib压缩比高,但压缩解压时间比Snappy长,消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比压缩解压的性能。推荐使用Snappy。 尽量使用Map

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务,不会占用YARN资源,从而任务可以被执行。 父主题: SQLDataFrame

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发运行环境的基本配置,版本要求如下: 服务端客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置,用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。

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  • 连接postgresql或者gaussdb时报错

    报错中type为5时:在执行sqoop import命令时,会启动MapReduce任务,由于MRS Hadoop安装目录(/opt/Bigdata/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib)下自带了postgre驱动包gsjdbc4-*

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