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任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常

    MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 问题 HBase bulkload任务有210000个map和10000个reduce,MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常。 For more

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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后,“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令,加载HFiles: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • HBase输入

    HBase输入 概述 “HBase输入”算子,将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入输出 输入:HBase表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通表)和phoenix表。

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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生态的高性能大数据引擎,支持 数据湖 、数

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  • 安装补丁

    滚动重启耗时约10分钟 HDFS 直接重启 重启期间无法进行HDFS读写,影响上层组件作业 直接重启耗时约10分钟 滚动重启 滚动重启不影响业务 滚动重启10节点耗时约40分钟 HBase 直接重启 重启期间无法进行HBase数据读写 直接重启耗时约5分钟 滚动重启 重启时客户端重试连接其他节点,不影响整体服务

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  • 查询HBase全局二级索引信息

    查询HBase全局二级索引信息 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 查询HBase全局二级索引信息 在HBase客户端执行以下命令可查看索引的定义及状态: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global

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  • 功能总览

    面向列:面向列(族)的存储、检索权限控制 稀疏:表中为空(null)的列不占用存储空间 MRS服务的HBase组件支持计算存储分离,数据可以存储在低成本的云存储服务中,包含 对象存储服务 ,并支持跨AZ数据备份。并且MRS服务支持HBase组件的二级索引,支持为列值添加索引,提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。

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  • 使用Loader导入数据至MRS集群

    map数量。不可“Map数据块大小”同时配置。参数值必须小于或等于“3000”。 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小,单位为MB。参数值必须大于或等于“100”,建议配置值为“1000”。不可“Map数”同时配置。当使用关系型数

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  • MRS 3.1.2-LTS.3版本说明

    0 KrbServer 1.18 LdapServer 2.7.0 Loader 1.99.3 Mapreduce 3.1.1 Oozie 5.1.0 Phoenix(集成在HBase中) 5.0.0 Ranger 2.0.0 Spark2x 3.1.1 Tez 0.9.2 Yarn

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  • Kudu

    高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载 支持MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 Apache Impala的紧密集成,使其成为将HDFSApache Parquet结合使用的更好选择 提供强大而灵活的一致性模型,

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  • HBase全局二级索引介绍

    支持索引一致性检查、索引修复、索引创建/删除/修改状态、索引数据重建等功能。 HBase全局二级索引限制约束 使用场景限制 GSI不支持HIndex同时使用,即不支持在同一个数据表上同时创建本地索引全局索引。 索引表不支持容灾。 索引数据不支持滚动升级。 不支持直接对索引表执

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  • 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据

    family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase已经配置透明加密后,“批量删除”操作注意事项请参考7。 执行以下命令,加载HFiles。 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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  • HBase

    HBase HBase jar包冲突列表 Jar包名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用MRS集群的ZooKeeper包“zookeeper*

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  • 备份HBase业务数据

    表1 周期备份参数 参数 示例 参数说明 开始时间 2024/11/22 10:29:11 任务第一次启动的时间。 周期 1天 任务下次启动,上一次运行的时间间隔,支持按“小时”或按“天”。 备份策略 首次全量备份,后续增量备份 首次全量备份,后续增量备份 每次都全量备份 每n次进行一次全量备份

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  • HBase

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

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  • 典型场景:从FTP服务器导入数据到HBase

    一个源文件可分割至多个map,数据保存至输出目录时保存的文件数map数量相同,文件名格式为“import_part_xxxx”,“xxxx”为系统生成的随机数,具有唯一性。 FILE 过滤类型 选择文件过滤的条件,“路径过滤器”、“文件过滤器”配合使用。 选择“WILDCARD”,表示使用通配符过滤。

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  • MRS组件版本一览表

    所示。 Hadoop组件包含HDFS、Yarn、Mapreduce服务,DBService、ZooKeeper、KrbServer及LdapServer等集群内部使用的组件,在创建集群时的组件列表中不呈现。 MRS组件的版本号通常组件开源版本号保持一致。 MRS集群内各组件不支

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  • 使用Loader导入数据

    map数量。不可“Map数据块大小”同时配置。参数值必须小于或等于“3000”。 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小,单位为MB。参数值必须大于或等于“100”,建议配置值为“1000”。不可“Map数”同时配置。当使用关系型数

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  • 车联网大数搬迁入湖简介场景介绍

    移路径如下: CDH → DES → CDM (华为云) → OBS → CDM(华为云) → MRS DES适用场景:数据量大,用户私有云华为云无专线打通,用户私有云网络到公网带宽有限。 优点:传输可靠性高,受专线以及网络质量影响较小。 缺点:迁移方式耗时较长。 父主题: 车联网大数据零丢失搬迁入湖

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