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与mapreduce 更多内容
  • Hive与其他组件的关系

    Hive与其他组件的关系 HiveHDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目,Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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  • 新建MRS Hive数据连接

    理、公有网络。 说明: MRS Hive为非全托管服务, DLV 无法直接非全托管服务进行连接。 CDM 集群提供了DLV非全托管服务通信的代理。 数据库名 单击“获取数据库”,在列表框中选择数据库。 填写完数据源信息后,单击“确定”即可完成MRS Hive数据连接的添加。 使用 MapReduce服务 (MRS

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  • 视频帮助

    MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端 03:44 安装及使用MRS客户端 MapReduce服务 MRS 使用HBase客户端创建表 03:22 使用HBase客户端创建表 MapReduce服务 MRS MRS集群告警事件管理 03:05 MRS集群告警事件管理 MapReduce服务

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的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 > 待操作的集群名称 > 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执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的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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  • Hive基本原理

    WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的 数据仓库 ,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。HiveHQL相关信息,请参考HQL 语言手册。

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  • HIVE优化

    主要包括HiveMetaStore访问时间,访问次数,连接并发数。 MapReduce/Spark:以该组件进行执行时,MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能,如每个任务的大小,任务资源分配均匀度,任务拆分合理度等。 HDFS:最底层的IO读也是性能

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  • Tez

    组成。其中ResourceManager是一个全新的资源管理系统,而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度容错等工作。此外,TezUI依赖Yarn提供的TimelineServer实现Tez任务运行过程呈现。 父主题:

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  • Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败

    Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败 问题背景现象 Hive执行查询操作时报错Error running child : java.lang.StackOverflowError,具体报错信息如下: FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred

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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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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称

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  • Hue与其他组件的关系

    Hue与其他组件的关系 HueHadoop集群的关系 HueHadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 HueHadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口Hue交互,用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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  • Hive配置类问题

    Hive配置类问题 Hive SQL执行报错:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Oozie相关样例工程: 表1

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  • Impala

    ImpalaHive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。Hive不同,Impala不基于MapReduce算法,它实现了一个基于守护进程的分布式架构,它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此,它减少了使用MapReduce的延迟,这使Impala比Hive快。

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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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  • Hive

    元数据缓存设置。 hive.version Hive版本。 dfs.nameservices name service名称,hdfs-site.xml保持一致。 dfs.ha.namenodes.[nameservice ID] namenode的ID列表,hdfs-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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  • MRS Hive

    MRS Hive 获取MRS Hive配置文件方法如下: 获取“krb5.conf”和“user.keytab”文件。 参考下载用户认证文件,在MRS Manager下载用户认证文件,解压后得到“krb5.conf”和 “user.keytab”文件。 获取“hiveclient

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    = readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对,内容为HBaseHive数据拼接的字符串 context.write(new

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