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的优点 更多内容
  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • MapReduce日志介绍

    tid}” 运行中任务日志存储在以上路径中,运行结束后会基于YARN配置是否汇聚到HDFS目录中,详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则: MapReduce日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过50MB时候,会自动压缩,压缩后日志文件名规则为:

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  • MapReduce日志介绍

    tid}” 运行中任务日志存储在以上路径中,运行结束后会基于YARN配置是否汇聚到HDFS目录中,详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则: MapReduce日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过50MB时候,会自动压缩,压缩后日志文件名规则为:

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce接口介绍

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  • Kudu应用开发简介

    。 与Apache Impala紧密集成,使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用更好选择。 提供强大而灵活一致性模型,允许您根据每个请求选择一致性要求,包括用于严格可序列化一致性选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写良好性能。 易于管理。 高可用性。

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  • Kudu

    或无法实现应用。 Kudu应用场景有: 需要最终用户立即使用新到达数据报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策应用 Kudu与其他组件关系 Kudu与HBase关系: Kudu设计参考了

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录 FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作集群名称 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“Re

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

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  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应task是否发生过多次GC,以及GC时间占总task运行时间之比。通常,GC时间不应超过task运行时间10%,即GC time

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区任务黑名单异常如何处理

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  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应task是否发生过多次GC,以及GC时间占总task运行时间之比。通常,GC时间不应超过task运行时间10%,即GC time

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发简介

    输入数据集切分为若干独立数据块,由map任务(task)以完全并行方式来处理。框架会对map输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务调度和监控,以及重新执行已经失败任务。 MapReduce主要特点如下:

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce开源增强特性

    来进行统一日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS,在一定程度上可以减少日志文件数量。但在规模较大且任务繁忙集群上,经过长时间运行,HDFS依然会面临存储日志文件过多问题。 以

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  • MapReduce应用开发简介

    辑,它们组成作业核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行或者历史MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从

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