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配置 更多内容
  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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  • MapReduce Shuffle调优

    主要通过如下参数进行调整。 参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 建议:配置mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 进入HDFS客户端。 以客户端安装用户,登录安装客户端的节点。 执行以下命令,切换到客户端安装目录。 cd 客户端安装路径 执行以下命令配置环境变量。 source bigdata_env 如果集群为安全模式,执行以下命令进行用户认证。普通模式集群无需执行用户认证。

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  • MapReduce应用开发概述

    MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题: MapReduce开发指南

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • 如何使用MapReduce命令

    如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制,默认值为“false”,表示mapreduce和group命

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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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  • Mapreduce应用开发规则

    Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段,会执行map()及setup()方法。 正确示例: public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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  • Mapreduce应用开发建议

    Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项,在“mapred-site.xml”配置文件中指定。 如下示例给出接口所对应的“mapred-site.xml”中的配置项。 示例: setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce

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  • MapReduce服务 MRS

    如果此列条件键没有值(-),表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务( MRS )定义的条件键的详细信息请参见条件(Condition)。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务(MRS)的相关操作。 表1 MapReduce服务(MRS)支持的授权项 授权项 描述

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  • MapReduce服务 MRS

    MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题: 系统内置预设策略

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job:用户提交MR作业的接口,用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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  • MapReduce Java API接口介绍

    hadoop.mapreduce.Job:用户提交MR作业的接口,用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf:MapReduce作业的配置类,是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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  • 视频帮助

    创建MRS集群 MapReduce服务 MRS 修改服务配置参数 04:01 MRS修改服务配置参数指导 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群弹性伸缩 03:44 配置MRS集群弹性伸缩 MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端 03:44 安装及使用MRS客户端

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • MapReduce Java API接口介绍

    hadoop.mapreduce.Job:用户提交MR作业的接口,用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf:MapReduce作业的配置类,是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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  • MapReduce Java API接口介绍

    hadoop.mapreduce.Job:用户提交MR作业的接口,用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf:MapReduce作业的配置类,是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    使用IntelliJ IDEA工具,请根据指导完成开发环境配置MapReduce的运行环境即MapReduce客户端,请根据指导完成客户端的安装配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发环境 准备连接MapReduce集群配置文件 导入并配置MapReduce样例工程 (可选)创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    使用Eclipse工具,请根据指导完成开发环境配置。 准备Eclipse与JDK 准备运行环境 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端,请根据指导完成客户端的安装配置。 准备MapReduce应用运行环境 获取并导入样例工程 或者新建工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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