mapreduce的shuffle 更多内容
  • MapReduce服务 MRS

    如果该列包含资源类型,则必须在具有该操作语句中指定该资源URN。 资源类型列中必需资源在表中用星号(*)标识,表示使用此操作必须指定该资源类型。 关于MapReduce服务( MRS )定义资源类型详细信息请参见资源类型(Resource)。 “条件键”列包括了可以在SCP语句Condition元素中支持指定的键值。

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)并发数。 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘,多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘IO性能非常低下。为了改善磁盘性能,请确保客户端并发访问磁盘数不大于3。 最大并发container数量应该为[2.5 *

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  • Spark应用开发建议

    30%以上数据),建议使用coalesce算子,手动减少RDDpartition数量,将RDD中数据压缩到更少partition中去。因为filter之后,RDD每个partition中都会有很多数据被过滤掉,此时如果照常进行后续计算,其实每个task处理parti

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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

    educe作业启动和执行,将JAR文件中主类作为作业入口点,并将输入输出路径等参数传递给作业。 使用hadoop jar命令提交一个样例程序作业,命令格式如下: hadoop jar 应用程序 wordcount 输入文件路径 输出文件路径 “输入文件路径”为OBS上存放作业输入文件的路径。

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  • Password cannot be null if SASL is enabled异常

    回答 造成该现象原因是NodeManager重启。使用ExternalShuffle时候,Spark将借用NodeManager传输Shuffle数据,因此NodeManager内存将成为瓶颈。 在当前版本 FusionInsight 中,NodeManager默认内存只有1

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  • 16T的文本数据转成4T Parquet数据失败

    增大partition数,把任务切分更小。 增大任务执行过程中超时时间。 在客户端“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。 表2 参数说明 参数 描述 建议值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时,shuffle数据分块数。 4501

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  • 16T的文本数据转成4T Parquet数据失败

    scala:92) 使用默认配置如表1所示。 表1 参数说明 参数 描述 取值示例 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时,shuffle数据分块数。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作时SASL认证超时时间。单位:秒。

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  • Repartition时有部分Partition没数据

    数据分到哪个partition是通过对keyhashcode取模得到,不同hashcode取模后结果有可能是一样,那样数据就会被分到相同partition里面,因此出现有些partition没有数据而有些partition里面有多个key对应数据。 通过调整“spark.sql.shuffle.par

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  • Spark2x基本原理

    面指定操作,系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样概念保证接收到数据持久性。 Kafka数据源使用Receiver来接收数据,是Executor中长运行任务,负责从数据源接收数据,并且在数据源支持时还负责确认收到数据结果(收到数据被保存在Executor内存中,

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  • Spark基本原理

    持粗粒度更新,例如map,join等等。通过这种方式,Spark只需要简单记录建立数据转换操作日志,而不是完整数据集,就能够提供容错性。这种数据转换链记录就是数据集溯源。由于并行程序,通常是对一个大数据集应用相同计算过程,因此之前提到粗粒度更新限制并没有想象中

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    息。 准备连接MapReduce集群配置文件 配置并导入样例工程 MapReduce提供了不同场景下多种样例程序,用户可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习。 导入并配置MapReduce样例工程 配置安全认证 如果您使用是开启了Kerberos认证MRS集群,需要进行安全认证。

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  • 准备MapReduce开发环境

    JDK,请确保IntelliJ IDEA中JDK配置为Open JDK。 不同IntelliJ IDEA不要使用相同workspace和相同路径下示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发和运行环境基本配置,版本要求如下: 服

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • MapReduce统计样例代码

    reduce输出为key:网民信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务map()方法之前或者reduce任务reduce()方法之前调用一次。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    class”项。该方法用来分配map输出结果到哪个reduce类,默认使用HashPartitioner,均匀分配map每条键值对记录。例如在hbase应用中,不同键值对应region不同,这就需要设定特殊partitioner类分配map输出结果。 setSortCom

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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基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce统计样例代码

    reduce输出为key:网民信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务map()方法之前或者reduce任务reduce()方法之前调用一次。

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  • 什么是MapReduce服务

    各个阶段能力。 基础设施 MRS基于华为云 弹性云服务器 E CS 构建大数据集群,充分利用了其虚拟化层高可靠、高安全能力。 虚拟私有云(VPC)为每个租户提供虚拟内部网络,默认与其他网络隔离。 云硬盘(EVS)提供高可靠、高性能存储。 弹性 云服务器 (ECS)提供弹性可扩展

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