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

 
 

    hbase mapreduce 查询 更多内容
  • 准备MapReduce样例初始数据

    mponents/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global > hbase”,勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称

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  • HBase shell客户端在使用中有INFO信息打印在控制台导致显示混乱

    hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等命令,执行结果请在日志文件“HBase客户端安装目录/HBase/hbase/logs/hbase.log”中查看。 切换到HBase客户端安装目录,执行以下命令使配置生效。 cd HBase客户端安装目录 source

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  • 编译并运行MapReduce应用

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”和“hive-site.xml

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  • 批量构建HBase全局二级索引数据

    使用nohup命令放在后台执行,避免操作被意外中断。 在HBase客户端执行以下命令可批量构建已有数据的索引数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • 配置HBase主备集群容灾

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true表名 保存源数据的目录 例如,hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase

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  • 使用Import工具导入数据

    统时必须要以file://开头。 例如: ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import t1 file:///tmp/sequencefile 父主题: HBase数据批量导入

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    密key的读权限=。 检查目录/tmp/hbase的权限,需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引

    使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对用户数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加,构建和删除索引。具体使用场景如下: 在用户的表中预先存在大量数据的情况下,可能希

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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。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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  • HBase全局二级索引介绍

    )。 避免指定时间戳的方式写入索引列。 索引查询约束 索引查询时索引的状态必须为ACTIVE。 索引查询不支持指定时间戳范围查询。如果需要通过索引查询时间范围内的数据,请添加时间列存储该条数据时间戳,否则会使用数据表进行查询 索引查询仅支持SingleColumnValueFil

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  • 配置HBase主备集群容灾

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true 表名 保存源数据的目录 例如,hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase

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  • 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据

    BulkLoad适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 创建 MRS 离线查询集群 进入购买MRS集群页面。

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  • 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引

    使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对用户数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加,构建和删除索引。具体使用场景如下: 在用户的表中预先存在大量数据的情况下,可能希

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    密key的读权限。 检查目录/tmp/hbase的权限,需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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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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  • 配置Spark读取HBase表数据

    eeline连接,可以查询由Hive on HBase所创建的表,支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前,确认HBase中已存在对应 HBase表,下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表,命令如下: create

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  • 检查HBase全局二级索引数据一致性

    ,表示检查后进行修复。 -sc,--scan-caching(可选) :一致性检查/修复的MapReduce任务中scan caching大小。 父主题: 配置HBase全局二级索引提升查询效率

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