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
  • 建立Hive表分区提升查询效率

    建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时,一般会扫描整个表内容,会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时,可根据业务需求及其查询维度,建立合理的表分区,从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令,进入客

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  • 配置Mapreduce通过Guardian访问OBS

    配置Mapreduce通过Guardian访问OBS 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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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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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Linux环境中调测MapReduce应用

    能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序,操作步骤如下。 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”。

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  • MapReduce样例工程介绍

    数据信息。 相关样例介绍请参见MapReduce统计样例程序。 MapReduce作业访问多组件的应用开发示例: 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。 相关样例介

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  • Hive应用开发简介

    HQL语言 Hive Query Language,类SQL语句。 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HCatal

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    176:21003/oozie 选择运行的样例工程: OozieMapReduceExcample样例工程,执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程,请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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  • Hive

    Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题: Connector列表

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  • Hive

    Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    配置Hive业务使用其他组件的用户权限 操作场景 Hive业务还可能需要关联使用其他组件,例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限,或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的权限操作。

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  • 从MRS导入数据概述

    从MRS导入数据概述 MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS)是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群,对外提供大容量数据的存储和分析能力,可解决用户的数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    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。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    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。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例

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  • 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败

    为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败? 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时,ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中

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  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    配置Hive业务使用其他组件的用户权限 操作场景 Hive业务还可能需要关联使用其他组件,例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限,或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的操作。

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  • Tez

    业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务,每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez

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  • 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存?

    处理步骤 Hive在执行SQL语句前,可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数: set mapreduce.map.memory.mb=4096;// 每个Map Task需要的内存量 set mapreduce.map

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  • 建立Hive表分区提升查询效率

    ,进入 弹性云服务器 界面。单击“远程登录”按钮,完成Hive节点的登录。 MRS3.x及后续版本: 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令,进入客户端安装目录,例如“/opt/client”。 cd /opt/client 执行source bigdata_env命令,配置客户端环境变量。 在客户端中执行如下命令,执行登录操作。

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