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中的mapreduce 更多内容
  • MapReduce Java API接口介绍

    ase应用,不同键值对应region不同,这就需要设定特殊partitioner类分配map输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业map任务输出结果压缩

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    上述打包命令{maven_setting_path}为本地Maven“settings.xml”文件路径。 打包成功之后,在工程根目录target子目录下获取打好jar包。 将导出Jar包上传至Linux运行环境任意目录下,例如“/optclient”。 将工程“li

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  • Hive与其他组件的关系

    行。 Hive与DBService关系 HiveMetaStore(元数据服务)处理Hive数据库、表、分区等结构和属性信息(即Hive元数据),这些信息需要存放在一个关系型数据库,由MetaStore管理和处理。在产品,Hive元数据由DBService组件存储

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  • MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常

    application. 回答 这是性能规格问题,MapReduce任务运行失败根本原因是由于ApplicationMaster内存溢出导致,即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案: 将ApplicationMaster内存配置调大,在客户端“客户端安装

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  • 购买MRS集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理?

    购买 MRS 集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理? 问: 购买MRS集群时,为什么找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件? 答: HDFS、Yarn和MapReduce组件包含在Hadoop组件,当购买MRS集群时无法看到HDFS、Yarn和MapReduce组件,勾选Ha

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件关系 MapReduce和HDFS关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量特性,可以部署在价格低廉硬件上,存储应用程序数据,适合有超大数据集应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)

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  • 手工搭建Hadoop环境(Linux)

    手工搭建Hadoop环境(Linux) 简介 本文介绍了如何在华为云上使用 弹性云服务器 Linux实例手工搭建Hadoop环境。Hadoop是一款由Apache基金会用Java语言开发分布式开源软件框架,用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序,充分利用集群能力进

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下,各个组件之间相互通信不能够简单互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式文件,然后把生成StoreFiles文件加载到正在运行集群。使用批量加载相比直接使用HBaseAPI会节约更多CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase表数据加载工具。 前提条件

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  • ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长

    ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 问题 在MapReduce任务运行过程,ResourceManager发生主备切换,切换完成后,MapReduce任务继续执行,此时任务运行时间过长。 回答 因为ResourceManager HA已启用,但是Work-preserving

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  • ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长

    ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 问题 在MapReduce任务运行过程,ResourceManager发生主备切换,切换完成后,MapReduce任务继续执行,此时任务运行时间过长。 回答 因为ResourceManager HA已启用,但是Work-preserving

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  • MapReduce REST API接口介绍

    MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务信息。目前MapresuceREST接口可以查询已完成任务状态信息。完整和详细接口请直接参考官网上描述以了解其使用:http://hadoop.apache

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  • MapReduce REST API接口介绍

    exclude.cipher.list值直接引用Yarn对应配置项值,因此需要修改Yarn对应配置项值并重启Yarn和 MapReduce服务 。 TLSv1协议存在安全漏洞,请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务具体信息 命令: curl -k -i

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  • MapReduce Java API接口介绍

    ase应用,不同键值对应region不同,这就需要设定特殊partitioner类分配map输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业map任务输出结果压缩

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  • MapReduce Java API接口介绍

    ase应用,不同键值对应region不同,这就需要设定特殊partitioner类分配map输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业map任务输出结果压缩

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  • MapReduce开源增强特性

    来进行统一日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS,在一定程度上可以减少日志文件数量。但在规模较大且任务繁忙集群上,经过长时间运行,HDFS依然会面临存储日志文件过多问题。 以

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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS挂载目录才能被访问到。所以最可能原因是配置路径没有在viewFS挂载点上。例如:

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  • MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常

    application. 回答 这是性能规格问题,MapReduce任务运行失败根本原因是由于ApplicationMaster内存溢出导致,即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案: 将ApplicationMaster内存配置调大,在客户端“客户端安装

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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS挂载目录才能被访问到。所以最可能原因是配置路径没有在viewFS挂载点上。例如:

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    2-准备开发用户中下载user.keytab和krb5.conf文件拷贝到Linux环境“/opt/conf”目录下,可参考5.4.1-编译并运行程序。 在二次开发过程,PRINCIPAL需要用到用户名,应该填写为带 域名 用户名,例如创建用户为test,域名为HADOOP.COM,

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  • MapReduce应用开发简介

    行API方式认证。 归档 用来保证所有映射键值对每一个共享相同键组。 混洗 从Map任务输出数据到Reduce任务输入数据过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新键值对。 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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