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压缩 更多内容
  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_OBJECT GS_ILM_PA RAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题: 系统表

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  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_OBJECT GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_PARAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题: 系统表

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  • 数据压缩

    数据压缩 概述 将数据压缩后到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 data_delimeter - 数据分割符

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  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJE CTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPARAMETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJECTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPARAMETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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  • 配置智能压缩

    配置智能压缩 开启智能压缩功能时,CDN会自动压缩您的静态文件。智能压缩能够有效缩小传输文件的大小,提升传输效率,减少带宽消耗。智能压缩包含Gzip压缩和Brotli压缩,Brotli压缩的性能比Gzip压缩提升约15%~25%。 注意事项 智能压缩默认对格式为 .js、.html、

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  • 行列存压缩

    来讲,压缩级别越高,压缩比也越大,压缩时间也越长;反之亦然。实际压缩比取决于加载的表数据的分布特征。 table.compress.level指定表数据同一压缩级别下的不同压缩水平,它决定了同一压缩级别下表数据的压缩比以及压缩时间。对同一压缩级别进行了更加详细的划分,为用户选择压

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFi

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFi

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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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  • 多CPU内核下MapReduce调优配置

    Map输出与压缩 Map任务所产生的输出可以在写入磁盘之前被压缩,这样可以节约磁盘空间并得到更快的写盘速度,同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    Map输出与压缩 Map任务所产生的输出可以在写入磁盘之前被压缩,这样可以节约磁盘空间并得到更快的写盘速度,同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。

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  • MapReduce Shuffle调优

    著减少网络传输的数据量,但是也因为多了压缩和解压,带来了更多的CPU消耗。因此需要做好权衡。当任务属于网络瓶颈类型时,压缩Map中间结果效果明显。针对bulkload调优,压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法:将“mapreduce.map.output.compress

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    著减少网络传输的数据量,但是也因为多了压缩和解压,带来了更多的CPU消耗。因此需要做好权衡。当任务属于网络瓶颈类型时,压缩Map中间结果效果明显。针对bulkload调优,压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法:将“mapreduce.map.output.compress

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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  • 配置parquet表的压缩格式

    配置parquet表的压缩格式 配置场景 当前版本对于parquet表的压缩格式分以下两种情况进行配置: 对于分区表,需要通过parquet本身的配置项“parquet.compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties:"parquet

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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  • MapReduce日志介绍

    日志归档规则: MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过50MB的时候,会自动压缩压缩后的日志文件名规则为:“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件,压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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  • MapReduce日志介绍

    日志归档规则: MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过50MB的时候,会自动压缩压缩后的日志文件名规则为:“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件,压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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