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 hbase 更多内容
  • 导入并配置Oozie样例工程

    176:21003/oozie 选择运行的样例工程: OozieMapReduceExcample样例工程,执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程,请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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  • Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明

    30201001,13,'367392332','sffa1','',''); 执行BulkLoad任务更新数据 hbase org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t TEST_TABLE -i /tmp/test.csv,test.csv内容如下:

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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节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • HDFS与其他组件的关系

    HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件,HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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  • Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明

    30201001,13,'367392332','sffa1','',''); 执行BulkLoad任务更新数据 hbase org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t TEST_TABLE -i /tmp/test.csv,test.csv内容如下:

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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节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 索引信息查询

    用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • Hive应用开发规则

    不允许创建Hive on HBase的分区表 Hive on HBase表将实际数据存储在HBase上。由于HBase会将表划分为多个分区,将分区散列在RegionServer上,因此不允许在Hive中创建Hive on HBase分区表。 Hive on HBase表不支持INSERT

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  • 批量构建HBase全局二级索引数据

    议将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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  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    Hive业务还可能需要关联使用其他组件,例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限,或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的权限操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的,因此在安

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  • 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据

    使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景,向HBase中批量加载数据的方式有很多种,最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据;另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率

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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后,“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令,加载HFiles: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    Hive业务还可能需要关联使用其他组件,例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限,或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的,因此在安全

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  • Impala应用开发简介

    这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • Impala应用开发简介

    这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • Impala应用开发简介

    这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • Impala

    为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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  • 创建HBase全局二级索引

    如果未指定具体列的数据类型,则使用默认数据类型(string)。 删除HBase全局二级索引 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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