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 配置mapreduce 更多内容
  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    TsvImporterByteMapper”时可以得到更好的性能。 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper 和 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterTextMapper 父主题: HBase性能调优

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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功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:

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  • MapReduce大任务的AM调优

    在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务异常,临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除? MR任务即MapReduce任务,关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多,占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    le”。 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。

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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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  • 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式?

    apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec org.apache.hadoop.io.compress

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    户同步)。 MRS 3.x及后续版本,登录FusionInsight Manager,然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项,并修改hive.mapreduce.input.

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入

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  • Hive配置类问题

    Hive配置类问题 Hive SQL执行报错:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce

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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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  • 手工搭建Hadoop环境(Linux)

    细操作,请参见如何使用自动化工具配置华为云镜像源(x86_64和ARM)?。 操作流程 Linux实例手工搭建Hadoop环境的具体操作步骤如下: 安装JDK 安装Hadoop 配置Hadoop 配置SSH免密登录 启动Hadoop 实施步骤 安装JDK 登录 弹性云服务器 。 执行以下命令,下载jdk软件包。

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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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  • 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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  • MapReduce日志介绍

    如果您需要修改日志级别,请执行如下操作: 进入 MapReduce服务 参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置,在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 配置完成后立即生效,不需要重启服务。 日志格式

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  • MapReduce日志介绍

    如果您需要修改日志级别,请执行如下操作: 进入MapReduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数。 左边菜单栏中选择所需修改的角色所对应的日志菜单。 选择所需修改的日志级别。 保存配置,在弹出窗口中单击“确定”使配置生效。 配置完成后立即生效,不需要重启服务。 日志格式

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP,可以参考该章节进行配置配置描述 当需要MapReduce shu

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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 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 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的应用程序中需要写

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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 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单地互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 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的应用程序中需要写

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