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任务 更多内容
  • Hive与其他组件的关系

    HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目,它是一个支持有向无环图的分布式计算框架,Hive使用Tez引擎进行数据分析时,会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。 Hive与DBService的关系

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  • Hive常见问题

    如何在Hive自定义函数中操作本地文件 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 如何对Hive表大小数据进行监控 如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 未安装HBase时Hive on Spark任务卡顿如何处理 Hive使用WHERE条件查询超过3

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  • 使用Yarn

    集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 MapReduce任务异常,临时文件未删除 Yarn客户端的端口信息错误导致提交任务后报错connection refused 通过Yarn

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。 在执行以上命令之前,<outputPath>目录必须不存在,否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序,操作步骤如下。

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  • HCatalog访问Hive样例程序

    HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据,读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作,将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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  • ALM-18019 JobHistoryServer非堆内存使用率超过阈值

    系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率过高,会影响MapReduce任务提交和运行的性能,甚至造成内存溢出导致MapReduce服务不可用。 可能原因 该节点MapReduce JobHistoryServer实例

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  • HCatalog访问Hive样例程序

    HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据,读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作,将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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  • HCatalog访问Hive样例程序

    HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据,读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作,将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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  • HCatalog访问Hive样例程序

    HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据,读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作,将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    t的路径。 在执行以上命令之前,<outputPath>目录必须不存在,否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序,操作步骤如下。 在“/opt/client/conf”文件夹中创建文件“jaas_mr

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  • Hive配置类问题

    heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。 在执行以上命令之前,<outputPath>目录必须不存在,否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序,操作步骤如下。

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  • Hive配置类问题

    heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。 在执行以上命令之前,<outputPath>目录必须不存在,否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序,操作步骤如下。

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略:在提交的MapReduce任务中,允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值,例如500000/4(默认值),表示

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  • 连接postgresql或者gaussdb时报错

    address or subnet, and that it 问题根因: 报错中type为5时:在执行sqoop import命令时,会启动MapReduce任务,由于 MRS Hadoop安装目录(/opt/Bigdata/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager

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  • 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错

    解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多,如果很多,减少文件数量,提前先合并小文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。 增大hadoop命令执行时的内存,该内存在客户端中设置,修改“客户端安装目录/HDFS/c

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  • Hive应用开发简介

    Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的 数据仓库 框架,提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。

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  • 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况

    Driver:管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler:编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer:优化器,分为逻辑优化器和物理优化器,分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor:按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。

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  • 恢复HDFS业务数据

    “目标NameService名称”:选择备份目录对应的目标NameService名称。默认值为“hacluster”。 “最大map数”:填写执行MapReduce任务的最大map数,默认值为“20”。 “单个map的最大带宽(MB/s)”:填写单个map最大带宽,默认值为“100”。 “NFS”

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