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
  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    获取“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”这三个配置文件,并在Linux环境上创建文件夹保存这三个配置文件,例如“/opt/client/conf”。 “hbase-site.xml”从HBase客户端获取,“hiveclient.

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  • HIVE优化

    HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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  • DataArts Studio支持的数据源

    百万级时序数据查询分析。 MapReduce服务( MRS HiveHive是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。 使用MRS Hive可实现TB/PB级的数据分

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  • 配置Hive Python样例工程

    配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码,需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python,其版本不低于2.6

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  • Hive数据存储及加密配置

    Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 配置Hive列加密功能 父主题: 使用Hive

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  • 配置组件隔离访问Hive MetaStore

    ne配置实现连接指定的MetaStore实例。 配置隔离时,考虑可用性,建议组件最少配置两个MetaStore实例。 前提条件 集群已安装Hive服务,且服务运行正常。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面,选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 >

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  • 配置Hive目的端参数

    配置Hive目的端参数 作业中目的连接为Hive连接时,目的端作业参数如表1所示。 表1 Hive作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 输入或选择写入数据的数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择写入数据的目标

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  • Hive应用开发规则

    me字段为String类型。 客户端配置参数需要与服务端保持一致 当集群的Hive、YARN、HDFS服务端配置参数发生变化时,客户端程序对应的参数会被改变,用户需要重新审视在配置参数变更之前提交到HiveServer的配置参数是否和服务端配置参数一致,如果不一致,需要用户在客户

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  • 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,HiveMapReduce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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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    获取“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”这三个配置文件,并在Linux环境上创建文件夹保存这三个配置文件,例如“/opt/client/conf”。 “hbase-site.xml”从HBase客户端获取,“hiveclient.

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  • 配置Mapreduce通过Guardian访问OBS

    配置Mapreduce通过Guardian访问OBS Mapreduce对接OBS 登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”,在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中,给参数文件“core-site

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  • 配置HivePython样例工程

    配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python,其版本不低于2.6.6,最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2

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  • 配置HivePython样例工程

    配置Hive Python样例工程 操作场景 为了运行MRS产品Hive组件的Python接口样例代码,需要完成下面的操作。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python,其版本不低于2.6.6,最高不能超过2.7.13。 在客户端机器的命令行终端输入python可查看Python版本号。如下显示Python版本为2

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  • 配置Hive表分区动态覆盖

    配置Hive表分区动态覆盖 配置场景 在旧版本中,使用insert overwrite语法覆写分区表时,只支持对指定的分区表达式进行匹配,未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中,增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持,此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。

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  • (可选)配置DWS和MRS Hive

    。 修改Hive用户权限 为能正常对MRS_Hive数据进行数据水印相关操作,必须通过Ranger管理员为Hive用户进行相关的权限设置。 修改Hive用户权限 登录管理控制台。 单击左上角的,选择区域或项目。 在左侧导航树中,单击,选择“大数据 > MapReduce服务 ”,

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  • 配置Hive目的端参数

    配置Hive目的端参数 作业中目的连接为Hive连接时,目的端作业参数如表1所示。 表1 Hive作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 输入或选择写入数据的数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择写入数据的目标

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  • 配置Hive目的端参数

    配置Hive目的端参数 支持快速导入数据到MRS的Hive。 表1 Hive作为目的端时的作业参数 类别 参数名 说明 取值样例 基本参数 数据库 输入或选择写入数据的数据库名称。单击输入框后面的按钮可进入数据库选择界面。 default 表名 输入或选择写入数据的目标表名。单击输入框后面的按钮可进入表的选择界面。

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  • 配置Hive通过Guardian访问OBS

    warehouse.dir配置 保存配置,然后单击“集群 > 服务”,在服务列表中重启Hive服务。 更新客户端配置文件。 登录Hive客户端所在的节点,执行以下命令修改Hive客户端配置文件目录下的“hivemetastore-site.xml”。 vi 客户端安装目录/Hive/confi

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  • Hive应用开发常用概念

    HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层,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,HiveMapreduce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。

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  • MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

    MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据,切换到Mapreduce引擎后进行查询,发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时,生成的输出文件会存在HIVE

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    如果集群开启了ZooKeeper SSL,则运行该样例前,需要检查配置文件mapred-site.xml(准备运行环境中样例工程的“conf”配置文件目录中获取)的配置项“mapreduce.admin.map.child.java.opts”和“mapreduce.admin.reduce.child.java

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