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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

 
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    mapreduce jar 更多内容

  • jar

    jar_path 格式 无。 说明 jar包路径，该路径可以是本地路径也可以是HDFS路径。 父主题： 标示符

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  • JAR应用

    "javadbg", "name": "Jar Application", "request": "launch", "jar": { "path": "${workspaceRoot}/path/to/demo.jar", "console":

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。

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  • MRS作业类型介绍

    z2、gz压缩格式的数据。 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据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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  • 编译并运行MapReduce应用

    10.2.0.jar derby-10.10.2.0.jar.bak命令。 命令中使用的jar包请根据集群中对应路径下的实际版本修改。 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 yarn jar mapreduce-examples-1

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • Hortonworks HDP对接OBS

    0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar /usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud.jar 在HDFS集群中增加配置项 在H

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • Hive应用开发规则

    使用WebHCat的部分REST接口的前置条件 WebHCat的部分REST接口使用依赖于MapReduce的JobHistoryServer实例，具体接口如下： mapreduce/jar(POST) mapreduce/streaming(POST) hive(POST) jobs(GET)

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  • 创建Flink Jar作业

    创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到 DLI 的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    oup用户组。 执行如下命令，运行Jar包。 hadoop jar HDFSTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample hadoop jar HDFSTest-XXX.jar com.huawei.bigdata

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  • 快速开发Hive HCatalog应用

    ore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-metastore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-standalone-metastore-XXX.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-exec-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/libfb303-XXX

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  • 新建Flink Jar作业

    ，用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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