ZooKeeper、HDFS、Yarn、Mapreduce、Ranger、Hive、Spark2x、Kafka、Tez、HBase、Flink、Flume、Hue、meta、Guardian、Loader、ClickHouse、HetuEngine、CDL和IoTDB服务 MRS 3.2.0-LTS

查看更多 →

MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

查看更多 →

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

查看更多 →

知识点 大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式 数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink 流批一体分布式实时处理引擎

查看更多 →

Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce 和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问

查看更多 →

FDI Job DLI Flink Job DLI SQL DLI Spark DWS SQL MRS Spark SQL MRS Hive SQL MRS Presto SQL MRS Spark MRS Spark Python MRS ClickHouse MRS HetuEngine

查看更多 →

KafkaManager KrbServer及LdapServer Kudu Loader Manager MapReduce Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

查看更多 →

ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3.2.0-LTS

查看更多 →

Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

查看更多 →

运行MRS作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业

查看更多 →

exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs

查看更多 →

个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

查看更多 →

HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计

查看更多 →

Storage Service，简称OBS）存储数据和模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与MapReduce服务的关系 数据解析使用MRS的Spark作为解析时的计算引擎，通过HadoopService与Spark交互。 父主题： 产品介绍

查看更多 →

hbaseTable：创建Spark表的表名。 id string,name string, age int：Spark表的字段名和字段类型。 table1：HBase表名。 id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase

查看更多 →

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

查看更多 →

rk/conf/spark-defaults.conf”配置文件中，重启JD BCS erver实例。 MRS_3.2.0-LTS.1.10以及之后补丁，修复管控面提交Spark长稳业务中业务jar包和业务表在同一个OBS桶下偶现OBS 403认证过期问题，开启方法（若之前有设置过，则跳过）：在Master节点通过ps

查看更多 →

件或者已删除的组件。 MRS 3.1.2及之后普通版本和MRS 3.1.2-LTS.3及之后LTS版本的自定义类型集群支持添加和删除组件。 前提条件 需要在IAM 用户所属的用户组中，设置用户组的权限。 由于在集群上添加服务和删除服务属于高危操作，因此需要给该用户组绑定MRS FullAccess、MRS

查看更多 →

DLV 的数据连接支持以下几种： 数据库类：包括数据仓库服务（DWS）、 数据湖探索 服务（DLI）、MapReduce服务（MRS）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、云数据库（RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL

查看更多 →

exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs

查看更多 →

ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3.2.0-LTS

查看更多 →