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框架结构 更多内容
  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单地互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache.hadoop

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  • MapReduce服务MRS接入LTS

    MapReduce服务 MRS 接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题: 使用云服务接入LTS

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP,可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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  • 准备MapReduce应用开发用户

    准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限,才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager,在MRS Manager界面选择“系统设置

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache.hadoop

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce统计样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache.hadoop

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) M

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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  • MapReduce应用开发环境简介

    MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求:4.2。 安装JDK 版本要求:1.8版本。 父主题:

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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