MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

查看更多 →

节点）。 执行如下命令提交wordcount作业，读取源数据进行分析并将执行结果输出至HDFS。 cd /opt/client source bigdata_env hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3

查看更多 →

using /opt/hadoop-2.10.x/share/hadoop/common/hadoop-common-2.10.x.jar 配置Hadoop 修改Hadoop配置文件core-site.xml。 执行以下命令，进入编辑页面。 vim /opt/hadoop-2.10.x/

查看更多 →

HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。

查看更多 →

DFS/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客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

查看更多 →

快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

查看更多 →

控告警，轻松管理数据作业运维。 目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark

查看更多 →

{NAME=>'address'} 命令执行完成后执行!quit退出hbase shell。 执行如下命令，生成HFile文件（StoreFiles）： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.HIndexImportTsv -Dimporttsv

查看更多 →

MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

查看更多 →

MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

查看更多 →

√ √ √ √ √ MapReduce服务（MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1]

查看更多 →

用户输入HQL，Hive将HQL进行词法解析，语法解析，之后生成执行计划，并对执行计划进行优化，最后提交任务给YARN去执行。所以Hive的调优分为以下几个部分： 接入层：主要包括用户的连接性能，如网络速度、认证、连接并发数。 HiveServer：以SQL的优化为主，执行计划是SQL优化的主要手段，通过接口

查看更多 →

qop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=hive/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/hive.keytab"; 以上已

查看更多 →

-Dhadoop.root.logfile=syslog -Xmx784m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1>/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs/application_144984

查看更多 →

Driver：管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler：编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Exec

查看更多 →

MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

查看更多 →

引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务，任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/F

查看更多 →

DFS/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客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

查看更多 →

MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

查看更多 →

缺省值为“3des”，表示采用3DES算法进行加密。此处的值还可以设置为“rc4”，避免出现安全隐患，不推荐设置为该值。 3des HDFS hadoop.rpc.protection 设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。包括： 客户端访问HDFS的RPC通道。 HDFS中各模块间的RPC通道，如Da

查看更多 →

，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

查看更多 →