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

 
 

    hive mapreduce 配置 更多内容
  • 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。 在搜索框中输入参数名称

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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。 在搜索框中输入参数名称

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

    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任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取,但是Spark任务的net

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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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  • 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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  • MapReduce访问多组件样例代码

    hiveConfClass, hiveTransClass, hiveMetaClass, hiveShimClass, thriftType); // 添加Hive配置文件 config.addResource("hive-site.xml");

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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.txt:数据输入文件

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    hiveConfClass, hiveTransClass, hiveMetaClass, hiveShimClass, thriftType); // 添加Hive配置文件 config.addResource("hive-site.xml");

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  • 快速开发Hive HCatalog应用

    行编译调测,用于实现 MRS 集群中的Hive表的创建、数据插入、读取等操作。 创建MRS Hive集群 购买一个包含有Hive组件的MRS集群,详情请参见购买自定义集群。 本文以购买的MRS 3.1.5版本的集群为例,组件包含Hadoop、Hive组件,集群开启Kerberos认证。

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  • Hive常见问题

    Hive常见问题 如何删除所有HiveServer中的永久函数 为什么已备份的Hive表无法执行drop操作 如何在Hive自定义函数中操作本地文件 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 如何对Hive表大小数据进行监控

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项,并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值,根据实际内存和任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFi

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  • 配置Hive列加密功能

    配置Hive列加密功能 操作场景 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密;在创建Hive表时,可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时,即可实现将对应列加密。列加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive

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  • 配置Hive对接LakeFormation

    配置Hive对接LakeFormation 修改Hive服务端安装环境的“conf”目录的hive-site.xml文件,添加如下内容(部分参数值根据提示进行替换): <property> <name>hive.metastore.session.client.class</name>

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  • 配置Hive列加密功能

    hadoop.hive.serde2. SMS 4Rewriter”。 将原始数据从普通Hive表导入到Hive列加密表后,在不影响其他业务情况下,建议删除普通Hive表上原始数据,因为保留一张未加密的表存在安全风险。 创建Hive列加密表 以Hive客户端安装用户登录安装客户端的节点。

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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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  • MRS Hive对接外部LDAP配置说明

    户用于HiveServer的健康检查。 本章节配置说明适用于MRS 3.1.0及之后版本。 步骤一:配置LDAP认证 登录Manager界面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置 > HiveServer(角色) > 安全”,配置以下参数: 表1 配置LDAP认证参数

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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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  • 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式?

    GzipCodec 如需要全局设置,即对所有表都进行压缩,可以在Manager页面对Hive的服务配置参数进行如下全局配置hive.exec.compress.output设置为true mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec设置为org

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    hiveConfClass, hiveTransClass, hiveMetaClass, hiveShimClass); // 添加Hive配置文件 config.addResource("hive-site.xml");

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