{NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1：表名。 f1：列簇名。 SNAPPY：该列簇使用的压缩算法为SNAPPY。 FAST_DIFF：使用的编码方式为FAST_DIFF。

查看更多 →

{NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1：表名。 f1：列簇名。 SNAPPY：该列簇使用的压缩算法为“SNAPPY”。 FAST_DIFF：使用的编码方式为“FAST_DIFF”。

查看更多 →

MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

查看更多 →

准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

查看更多 →

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

查看更多 →

educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

查看更多 →

MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

查看更多 →

MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

查看更多 →

educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

查看更多 →

什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

查看更多 →

xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。 大任务下MapReduce任务运行失败，请参考MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常进行处理。 BulkLoad支持的数据源格式为带分隔符的文本文件。

查看更多 →

compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties："parquet.compression"="snappy"。 对于非分区表，需要通过“spark.sql.parquet.compression.codec”配置项来设置parquet类型的数据压缩格式。直接设置“parquet

查看更多 →

collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:

查看更多 →

collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:

查看更多 →

操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); 可用：使用“ZLIB”压缩，适用于压缩比要求较高场景。

查看更多 →

MapReduce服务 MRS接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS

查看更多 →

操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); 可用：使用“ZLIB”压缩，适用于压缩比要求较高场景。

查看更多 →

adoop/share/hadoop/mapreduce/lib/snappy-java-1.0.4.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1

查看更多 →

collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:

查看更多 →

MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

查看更多 →

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-normal 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CollectionMapp

查看更多 →