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partition 更多内容
  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action名称 resourceManager

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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(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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  • 范围分区表添加新分区报错upper boundary of adding partition MUST overtop last existing partition

    新增分区的边界值要和分区表的分区键类型一致。 已有分区p1边界为(-∞,20221010),而新增分区p0上边界为20221009,落在分区p1内;已有分区p4边界为[20221012,+∞),而新增分区p5上界为20221013,落在分区p4内。新增分区p0、p5不满足使用ADD PARTITION

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  • 查看MapReduce应用调测结果

    当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后,可以通过执行结果显示正在执行应用运行情况。例如: yarn jar mapreduce-example.jar /tmp/mapred/example/input/ /tmp/root/output/1

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)并发数。 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘,多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘IO性能非常低下。为了改善磁盘性能,请确保客户端并发访问磁盘数不大于3。 最大并发container数量应该为[2.5 *

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  • 如何使用MapReduce命令

    javascriptEnabled”值修改为“true”,并重启实例生效,即可使用该命令。 如果实例参数模板为默认参数模板,由于默认参数模板中不允许修改参数值,您可以创建一个参数模板,并修改对应参数值,修改后将新参数模板关联到该实例,具体请参见应用参数模板。 父主题: 数据库基本使用

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  • MapReduce服务 MRS

    MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题: 系统内置预设策略

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  • MapReduce服务 MRS

    如果该列包含资源类型,则必须在具有该操作语句中指定该资源URN。 资源类型列中必需资源在表中用星号(*)标识,表示使用此操作必须指定该资源类型。 关于MapReduce服务(MRS)定义资源类型详细信息请参见资源类型(Resource)。 “条件键”列包括了可以在SCP语句Condition元素中支持指定的键值。

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  • 配置MapReduce Job基线

    参数配置-2 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成数据块最大大小。 由用户定义分片大小设置及每个文件block大小设置,可以计算分片大小。计算公式如下: splitSize

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  • Mapreduce应用开发规则

    输入为一个key和value值集合迭代器。 * 由各个map汇总相同key而来。reduce方法汇总相同key个数。 * 并调用context.write(key, value)输出到指定目录。 * 其reduce输出key,value由Outputformat写入文件系统。 *

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  • Mapreduce应用开发建议

    Mapreduce应用开发建议 全局使用配置项,在“mapred-site.xml”配置文件中指定。 如下示例给出接口所对应“mapred-site.xml”中配置项。 示例: setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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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  • 配置Oozie MapReduce作业

    配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action名称 resourceManager

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action名称 resourceManager

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  • MapReduce应用开发概述

    MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题MapReduce开发指南

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  • MapReduce应用开发简介

    行API方式认证。 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Map任务输出数据到Reduce任务输入数据过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新键值对。 父主题MapReduce开发指南(安全模式)

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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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