03:44 安装及使用 MRS 客户端 MapReduce服务 MRS 使用HBase客户端创建表 03:22 使用HBase客户端创建表 MapReduce服务 MRS MRS集群告警与事件管理 03:05 MRS集群告警与事件管理 MapReduce服务 MRS MRS导入数据至HDFS

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成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。 Hive与DBService的关系

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MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与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提供以下Oozie相关样例工程： 表1

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网络。 说明： MRS SparkSQL为非全托管服务， DLV 无法直接与非全托管服务进行连接。 CDM 集群提供了DLV与非全托管服务通信的代理。 数据库名 单击“获取数据库”，在列表框中选择数据库。 填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成MRS SparkSQL数据连接的添加。 使用 MapReduce服务 （MRS

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Studio，用户可以先在线开发调试MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽式地开发MRS作业，完成MRS与其他20多种异构数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数

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MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与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提供以下Oozie相关样例工程： 表1

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storm-hbase-examples MRS的Storm与HBase组件实现交互的示例程序。实现提交Storm拓扑将数据存储到HBase的WordCount表中。 storm-hdfs-examples MRS的Storm与HDFS组件实现交互的示例程序。实现提交Storm拓扑数据存储到HDFS的功能。

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spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。

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非常适用于商业智能化应用场景。 MapReduce服务（MRS Impala） Impala直接对存储在HDFS、HBase或 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还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive

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统，而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 Yarn和ZooKeeper的关系 ZooKeeper与Yarn的关系如图3所示。 图3 ZooKeeper与Yarn的关系 在系统启动时，Resource

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主要包括HiveMetaStore访问时间，访问次数，连接并发数。 MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能

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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，切换分支为与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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确保MRS跟DWS网络互联互通，主要分以下几种场景： 场景一：MRS与DWS在同一个区域、同一个VPC下，默认网络互通。 场景二：MRS与DWS在同一个区域，不同VPC下，需要建立VPC对等连接，参见对接连接简介。 场景三：MRS与DWS不在一个区域，需要通过“云连接(CC)”打通网络，请参见对应服务的用户指南。

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DLI 中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的

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用户名/logs）。 日志已被清理（spark的JobHistory默认存放7天的eventLog，配置项为spark.history.fs.cleaner.maxAge；MapReduce默认存放15天的任务日志，配置项为mapreduce.jobhistory.max-age-ms）。

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adoop-mapreduce-examples-2.7.x.jar HDFS存储路径：以“/user”开头。Spark Script需要以“.sql”结尾，MapReduce和Spark需要以“.jar”结尾。sql、jar不区分大小写。 父主题： 使用Spark

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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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完美契合Hadoop生态环境，Spark应用可以运行在Standalone、Mesos或者YARN上，能够接入HDFS、HBase、Hive等多种数据源，支持MapReduce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的

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MRS支持的角色与组件对应表 表1 MRS支持的角色与组件对应表 角色名 组件名 OMS Server OMSServer NameNode HDFS Zkfc HDFS JournalNode HDFS DataNode HDFS ResourceManager Yarn NodeManager

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仓库服务 GaussDB （DWS），MapReduce服务MRS，云数据库RDS等。使用DLI的跨源能力，需要先创建跨源连接。 管理控制台界面具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala，pyspark和java三种语言进行开发。 表格

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创建一个MRS集群，具体操作步骤请参见购买自定义集群。 创建一个HDFS外表，外表通过外部 服务器 的接口，从MRS集群查询数据。 具体操作步骤请参见《 数据仓库 服务数据迁移与同步》中从MRS导入数据到集群章节。 同一个网络下可以有多个MRS数据源， 但是GaussDB(DWS)集群每次只能和一个MRS集群建立连接。

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