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map 更多内容
  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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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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  • 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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  • 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(安全模式)

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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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  • 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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  • MapReduce接口介绍

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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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  • MRS MapReduce

    挂起当前作业执行计划:当前作业实例状态为运行异常,该节点后续节点以及依赖于当前作业后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑,该节点不会实际执行,将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后,可以更细粒度进行当前任务组中作业节点并发数控制,比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。

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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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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件关系 MapReduce和HDFS关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量特性,可以部署在价格低廉硬件上,存储应用程序数据,适合有超大数据集应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)

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  • MapReduce应用开发简介

    常会把输入数据集切分为若干独立数据块,由map任务(task)以完全并行方式来处理。框架会对map输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务调度和监控,以及重新执行已经失败任务。 MapReduce主要特点如下:

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 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(普通模式)

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区任务黑名单异常如何处理

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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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  • 运行MapReduce作业

    用户已经将作业所需程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。 如果作业程序需要读取以及分析OBS文件系统中数据,需要先配置 MRS 集群存算分离,请参考配置MRS集群存算分离。 通过管理控制台提交作业 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”,选中一个运行中集群并单击集群名称,进入集群信息页面。

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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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