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应用 更多内容
  • 导入并配置MapReduce样例工程

    不使用访问多组件样例程序时,如果不影响统计样例程序的正常编译,可忽略多组件样例程序相关报错信息,否则请在导入样例工程后将多组件样例程序类文件删除。 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • 网络问题导致运行应用程序时出现异常

    MRS 集群的网络不是完全通畅的,需要重新设置防火墙,把需要使用的UDP端口都打开,保证应用程序在Windows环境下运行的机器与MRS集群的网络是完全通畅的。 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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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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  • 网络问题导致运行应用程序时出现异常

    MRS集群的网络不是完全通畅的,需要重新设置防火墙,把需要使用的UDP端口都打开,保证应用程序在Windows环境下运行的机器与MRS集群的网络是完全通畅的。 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 配置Container日志聚合功能

    选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Yarn服务。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用,且MapReduce应用必须进行相应的日志文件滚动输出配置,需要在MapReduce客户端节点的“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中进行如表3所示的配置。

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    '/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/' OVERWRITE INTO TABLE person; 执行命令!q退出。 由于Hive加载数据将HDFS对应数据目录清空,所以需再次执行1。 父主题: 调测MapReduce应用

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  • MapReduce二次开发远程调试

    ,参考1修改二次开发工程中的“mapred-site.xml”即可。 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • MapReduce二次开发远程调试

    ,参考1修改二次开发工程中的“mapred-site.xml”即可。 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 配置Container日志聚合功能

    参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入表3中参数名称。 表3 MapReduce应用日志文件滚动输出配置 参数 描述 默认值 mapreduce.task.userlog.limit.kb MR应用程序单个task日志文件大小限制。当日志文件达到该限制时,会新建一个日志

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    xml”文件放置目录,确保该目录为“<本地Maven安装目录>\conf\settings.xml”。 图3 “settings.xml”文件放置目录 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现,因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署,且无需依赖安装中复制的静态版本。因此,可以在HDFS中存放多版本的Hadoop,并通过配置“mapred-site

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  • 准备Eclipse与JDK

    JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle JDK。 不同的Eclipse不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件:作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生,详细记录了作业启动时间、运行时间,每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件:作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生,详细记录了作业启动时间、运行时间,每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现,因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署,且无需依赖安装中复制的静态版本。因此,可以在HDFS中存放多版本的Hadoop,并通过配置“mapred-site

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  • MapReduce Action

    resourceManager MapReduce ResourceManager地址 name-node HDFS NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer

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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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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中,确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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  • MapReduce Action

    resourceManager MapReduce ResourceManager地址 name-node HDFS NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer

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  • 使用MapReduce

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