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 读写hbase 更多内容
  • 配置Hadoop安全参数

    修改配置参数后需要重启对应服务以使配置生效。 表1 参数说明 服务名称 配置参数 说明 缺省值 HBase hbase.rpc.protection 设置HBase通道是否加密,包含HBase客户端访问HBase服务端的RPC(remote procedure call)通道,HMaster和

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env,并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • DataArts Studio支持的数据源

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

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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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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  • HDFS文件系统目录简介

    lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /sparkJobHistory 固定目录 Spark

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  • 准备MRS应用开发用户

    如果要执行多组件用例,还需: 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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  • Loader基本原理

    Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务,不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错,在作业任务执行失败时,可以重新调度。 数据导入到HBaseMapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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  • 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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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • 准备MRS应用开发用户

    如果要执行多组件用例,还需: 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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  • 回滚补丁

    滚动重启耗时约10分钟。 HDFS 直接重启 重启期间无法进行HDFS读写,影响上层组件与作业。 直接重启耗时约10分钟。 滚动重启 滚动重启不影响业务。 滚动重启10节点耗时约40分钟。 HBase 直接重启 重启期间无法进行HBase数据读写。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 重启时客户端重试连接其他节点,不影响整体服务。

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  • 回滚补丁

    滚动重启耗时约10分钟。 HDFS 直接重启 重启期间无法进行HDFS读写,影响上层组件与作业。 直接重启耗时约10分钟。 滚动重启 滚动重启不影响业务。 滚动重启10节点耗时约40分钟。 HBase 直接重启 重启期间无法进行HBase数据读写。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 重启时客户端重试连接其他节点,不影响整体服务。

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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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  • 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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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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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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