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 效率 更多内容
  • Hive应用开发常用概念

    ,吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能,Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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  • Tez

    MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务(DAG中一个节点就是一个RDD

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  • CodeArts Snap在UT用例编写方面效率提升

    CodeArts Snap在UT用例编写方面效率提升 CodeArts Snap UT生成案例 - 快速生成UT用例

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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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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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 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(普通模式)

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 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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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 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(application/job)通常会把

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题: MapReduce开发指南

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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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(applica

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  • MapReduce服务 MRS

    成长地图 | 华为云 MapReduce服务 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等大数据组件。 图说MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由浅入深,带您玩转MRS

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • 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

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • MapReduce Shuffle调优

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  • spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败

    述两种方式MapReduce任务启动时会报错。 原因分析 当使用load导入数据到Hive表的时候,属于需要跨文件系统的情况(例如原数据在HDFS上,而Hive表数据存放在OBS上),并且文件长度大于阈值(默认32 MB),则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数

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  • 方案概述

    和加工,同时通过 MapReduce服务 MRS的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力; 通过MapReduce服务MRS平台提供大数据集群的算力和存储支持,通过神策埋点数据和集成的业务系统获取数据后会将数据存储在MapReduce服务MRS 集群当中; 通过M

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  • Hive与其他组件的关系

    Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduceMapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目,它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时,会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。

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  • 使用Hive CBO功能优化多表查询效率

    使用Hive CBO功能优化多表查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时,Hive支持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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  • CodeArts Snap在代码续写方面效率提升

    CodeArts Snap在代码续写方面效率提升 CodeArts Snap代码生成案例 - 通用逻辑生成 CodeArts Snap代码生成案例 - 快速进行仿写 CodeArts Snap代码生成案例 - 数据库接口编写

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