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

 
 

    hadoop与mapreduce 更多内容
  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    <tablename>:表示要操作的表名。 <inputdir>:表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>:表示索引名列的映射,例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。 其构成如下所示: indexNameN=>familyN

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  • 配置HBase主备集群容灾

    。 必须在主备集群的所有节点的hosts文件中,配置主备集群所有机器的机器名业务IP地址的对应关系。 若主集群的客户端安装在集群外的节点上,也需在该节点的hosts文件中配置主备集群所有机器的机器名业务IP地址的对应关系。 主备集群间的网络带宽需要根据业务流量而定,不应少于最大的可能业务流量。

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  • 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败

    为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败? 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时,ViewFS中的文件夹的用户权限默认NameService中的非View

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  • Hive基本原理

    WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的 数据仓库 ,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。HiveHQL相关信息,请参考HQL 语言手册。 图3为Hive的结构简图。

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    当HBase已经配置透明加密后,执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组(非 FusionInsight Manager下第一个安装的集群,用户组为“c<集群ID>_hadoop”,例如“c2_hadoop”),且具有HBase根目录的加密key的读权限。 检查目录“/t

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  • 开启Native Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败

    Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时,通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对,内容为HBaseHive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData

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  • HIVE优化

    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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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    当HBase已经配置透明加密后,执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组(非FusionInsight Manager下第一个安装的集群,用户组为“c<集群ID>_hadoop”,例如“c2_hadoop”),且具有HBase根目录的加密key的读权限=。 检查目录/t

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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  • 从MRS导入数据概述

    确保 MRS 跟DWS网络互联互通,主要分以下几种场景: 场景一:MRSDWS在同一个区域、同一个VPC下,默认网络互通。 场景二:MRSDWS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:MRSDWS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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  • MRS可以做什么?

    MRS可以做什么? 问: MapReduce Service(MRS)可以做什么? 答: MapReduce服务(MapReduce Service)为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎,支持 数据湖 、数

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  • MapReduce日志介绍

    MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)

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  • MapReduce日志介绍

    MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)

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  • 往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException”

    v/BigData/hadoop/data1/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data2/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data3/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data4/dn/current

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  • 运行MapReduce作业

    secret.key 访问OBS密钥ID对应的密钥。 - 确认作业配置信息,单击“确定”,完成作业的新增。 作业新增完成后,可对作业进行管理。 通过后台提交作业 MRS 3.x及之后版本客户端默认安装路径为“/opt/Bigdata/client”,MRS 3.x之前版本为“/opt/client”。具体以实际为准。

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  • MapReduce服务 MRS

    建海量数据信息处理系统,并通过对海量信息数据实时非实时的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。 发布区域:全部。 了解MRS产品架构 MRS组件版本一览表 MRS服务介绍【视频】 集群管理 使用MRS的首要操作就是购买集群,MRS提供不同的快速创建和自定义创建集群的方式,满足您快速创建集群或个性化定制集群配置的需求。

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  • 管理服务操作

    在集群详情页,单击“组件管理”。 在指定服务所在行,单击“启动”、“停止”和“重启”执行启动、停止和重启操作。 服务之间存在依赖关系。对某服务执行启动、停止和重启操作时,该服务存在依赖关系的服务将受到影响。 具体影响如下: 启动某服务,该服务依赖的下层服务需先启动,服务功能才可生效。 停止某服务,依赖该服务的上层服务将无法提供功能。

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