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 hdfs 更多内容
  • HDFS

    HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码,但是 MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    oop/hdfs/*:$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/etc/hadoop/conf/secure</value></property> NA 可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    oop/hdfs/*:$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/etc/hadoop/conf/secure</value></property> NA 可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site

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  • Loader基本原理

    。 数据导入HDFSMapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据,并将数据输出到HDFS临时目录下(以“输出目录-ldtmp”命名)。 在MapReduce作业的提交阶段,将文件从临时目录迁移到输出目录中。 数据导出到关系型数据库 在MapReduce作业的Map

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-nfs-3.1.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-datamovement-3.1.1.jar:/op

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  • 场景介绍

    ,约10TB数据。最近一个月新增的数据量是60TB。 使用 CDM 将CDH集群中的HBase HFile抽取出来存入到MRS(MapReduce) HDFS中,再通过HBase修复命令重建HBase表。基于这种迁移方案,可以使用以下2种迁移方式同时进行: CDM通过专线直接迁移近一个月的数据以及备HBase集群的数据:

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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,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。 登录Yarn

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文

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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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  • 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,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。 登录Yarn

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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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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务异常,临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除? MR任务即MapReduce任务,关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多,占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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  • 查看MapReduce应用调测结果

    查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后,可以通过WebUI查看应用程序运行情况,也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录MRS Manager,单击“服务管理 > MapReduce >

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  • Hive与其他组件的关系

    op HDFS文件系统上,Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 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

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/had

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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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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