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读写hbase 更多内容
  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • 安装补丁

    目标补丁版本 重启的组件 MRS 3.1.0 MRS 3.1.0.0.1 建议重启集群,如果重启组件,请按照组件的顺序依次重启,涉及的组件有: DBService、HDFS、Yarn、MapReduce、Ranger、Hive、Spark2x、HBase、Kudu、Presto、

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    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。 更多详细信息请参见:http://hbase

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  • Bulkload和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • Loader基本原理

    Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务,不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错,在作业任务执行失败时,可以重新调度。 数据导入到HBaseMapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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  • 开启读写分离

    开启读写分离 DDM对读写分离功能进行了优化,由之前的添加只读实例后自动开启读写分离变更为添加只读实例后,手动开启读写分离然后设置主实例和只读实例读的权重。 您可以根据自身业务需求开启或关闭读写分离。 使用须知 DDM内核版本需大于等于3.1.0版本。 开启读写分离 登录 分布式数据库 中间件控制台。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • 编译并运行MapReduce应用

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”和“hive-site.xml

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  • MRS最佳实践汇总

    使用 CDM 服务迁移Hadoop数据至MRS集群 使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS Hive 使用CDM服务迁移MRS HDFS数据至OBS 周边云服务对接类

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  • 配置HBase主备集群容灾

    dfs -put HBase/hbase/conf/core-site.xml HBase/hbase/conf/hdfs-site.xml HBase/hbase/conf/yarn-site.xml hdfs://NameNode IP:25000/hbase/replicat

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • 使用Import工具导入数据

    统时必须要以file://开头。 例如: ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import t1 file:///tmp/sequencefile 父主题: HBase数据批量导入

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  • HBase全局二级索引介绍

    下操作将无法创建索引2: 创建数据表:create 't1','cf1' 创建索引1:hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.index='t1'

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  • HMaster日志中频繁打印出FileNotFoundException信息

    n。需做如下调整: 当前“hbase.splitlog.manager.timeout”的默认时间为“600000ms”,集群规格为每个regionserver上有2000~3000个region,在集群正常情况下(HBase无异常,HDFS无大量的读写操作等),建议此参数依据集

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  • 配置HBase应用安全认证

    配置HBase应用安全认证 HBase数据读写示例安全认证(单集群场景) HBase服务数据读写示例安全认证(多集群互信场景) 调用REST接口访问HBase应用安全认证 访问HBase ThriftServer认证 HBase访问多ZooKeeper场景安全认证 调用Sprin

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMa

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