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
  • 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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  • 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理

    在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 问题 安全模式下,为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN? 回答 在MapReduce中,默认情况下,任务完成之后,HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前,<outputPath>目录必须不存在,否则会报错。 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。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    nputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前,需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。

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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Linux环境中调测MapReduce应用

    nputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前,需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。

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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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  • 配置Yarn通过Guardian访问OBS

    执行以下Yarn任务访问OBS: yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE -fs obs://OBS并行文件系统名称

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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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  • 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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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:

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  • 编译并运行MapReduce应用

    inputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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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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  • 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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  • ALM-18021 Mapreduce服务不可用

    ALM-18021 Mapreduce服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测Mapreduce服务状态。当检测到Mapreduce服务不可用时产生该告警。 Mapreduce服务恢复时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18021 紧急 是 告警参数

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  • 手工搭建Hadoop环境(Linux)

    。Hadoop的核心部件是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce: HDFS:是一个分布式文件系统,可对应用程序数据进行分布式储存和读取。 MapReduce:是一个分布式计算框架,MapReduce的核心思想是把计算任务分配

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  • 配置Container日志聚合功能

    功能,可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS,释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种: 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。 配置描述 参数入口: 参考修改集群服务配置参数进

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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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  • 车联网大数搬迁入湖简介场景介绍

    ,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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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    HBase的数据都是存储在HDFS中的,数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Impo

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