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与hbase 更多内容
  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    t/client/conf”,配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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  • 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引

    ithData() API添加索引会生成相关数据对应的索引数据,这将花费大量时间。另一方面,使用addIndices()创建的索引不会构建表数据对应的索引数据。因此,可以使用TableIndexer工具来完成索引的构建。 如果索引数据表数据不一致,该工具可用于重新构建索引数据。

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时,只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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  • 配置HBase主备集群容灾

    '表名' 如果备集群中不存在要开启实时同步的表同名的表,则该表会自动创建。 如果备集群中存在要开启实时同步的表同名的表,则两个表的结构必须一致。 如果'表名'设置了加密算法 SMS 4或AES,则不支持对此HBase表启用将数据从主集群实时同步到备集群的功能。 如果备集群不在线,或备集

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • HBase BulkLoad和Put应用场景说明

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    Map输出键值对,内容为HBaseHive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • MapReduce样例工程介绍

    MapReduce样例工程介绍 MRS 样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS

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  • Bulkload和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBaseHive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    jar”到Linux客户端上,例如/opt/client/conf,配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • Impala应用开发简介

    Impala应用开发简介 Impala简介 Impala直接对存储在HDFS,HBase 对象存储服务 (OBS)中的Hadoop数据提供快速,交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),OD

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。 更多详细信息请参见:http://hbase

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  • MRS各组件样例工程汇总

    MRS各组件样例工程汇总 样例工程获取地址参见获取MRS应用开发样例工程,切换分支为MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用,当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表1

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    SpringBoot方式连接Flink服务的应用开发示例。 flink-dws-sink-example hbase-examples SpringBoot连接Phoenix应用开发示例。 提供SpringBoot连接HBasePhoenix的样例程序。 hive-examples hive-rest-client-example

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  • HBase shell客户端在使用中有INFO信息打印在控制台导致显示混乱

    hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等命令,执行结果请在日志文件“HBase客户端安装目录/HBase/hbase/logs/hbase.log”中查看。 切换到HBase客户端安装目录,执行以下命令使配置生效。 cd HBase客户端安装目录 source

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  • HDFS与其他组件的关系

    。控制端负责任务调度,执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示: DriverHDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量,决定一个并行度,

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