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 调优 更多内容
  • Yarn节点配置调优

    Yarn节点配置 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后,还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能。 具体包括以下配置项: 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整,具体操作请参考修改集群服务配置参数。

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  • 配置MapReduce Job基线

    配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是的基础,一切项效果的检查,都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则: 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一:充分利用集群资源。

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  • 配置MapReduce Job基线

    配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是的基础,一切项效果的检查,都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则: 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一:充分利用集群资源。

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  • 查看MapReduce应用调测结果

    查看MapReduce应用测结果 MapReduce应用程序运行完成后,可以通过WebUI查看应用程序运行情况,也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录 MRS Manager,单击“服务管理 > MapReduce >

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。 false 父主题: MapReduce性能

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    设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。 false 父主题: MapReduce性能

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录,从而减少大作业的输出提交时间。 2 父主题: MapReduce性能

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果提交到最终的结果输出目录,从而减少大作业的输出提交时间。 2 父主题: MapReduce性能

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  • 降低MapReduce客户端运行任务失败率

    replication MR任务在运行时依赖的相关job文件在HDFS上的备份。当备份数大于10时,可以降低客户端应用的失败率。 10 父主题: MapReduce性能

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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  • 降低MapReduce客户端运行任务失败率

    replication MR任务在运行时依赖的相关job文件在HDFS上的备份。当备份数大于10时,可以降低客户端应用的失败率。 10 父主题: MapReduce性能

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  • MapReduce应用开发常用概念

    duce方法来实现业务逻辑,它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

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  • Spark性能优化

    规划一定的磁盘作为缓存空间,包括缓存数据、日志、Shuffle数据。 原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑,减少计算量和IO操作。 典型业务的 优化代码逻辑:在进行Spark参数之前,要进行相应的规划设计,优化代码逻辑。 Spark任务跑

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper 和 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterTextMapper 父主题: HBase性能

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper 和 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterTextMapper 父主题: HBase性能

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  • 手动配置Yarn任务优先级

    设置优先级,可通过Configuration.set("mapreduce.job.priority", <priority>)或Job.setPriority(JobPriority priority)设置。 父主题: Yarn性能

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    设置优先级,可通过Configuration.set("mapreduce.job.priority", <priority>)或Job.setPriority(JobPriority priority)设置。 父主题: Yarn性能

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在本地Windows环境中MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行测。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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