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

 
 

    eclipse mapreduce 更多内容
  • 获取并导入样例工程

    获取并导入样例工程 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。 操作步骤 参照样例工程获取地址,下载样例工程到本地。 导入样例工程到Eclipse开发环境。 打开Eclipse,选择“File

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  • 开发流程

    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。 常用概念 准备开发环境 使用Eclipse工具,请根据指导完成开发环境配置。

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  • 环境准备

    环境准备 开发环境简介 准备开发用户 准备Eclipse与JDK 准备Linux客户端运行环境 获取并导入样例工程 准备kerberos认证 父主题: MapReduce应用开发

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  • Mapreduce

    Mapreduce Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议 Mapreduce应用开发示例

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  • MapReduce

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

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  • Eclipse-plugin

    插件(软件包校验文件:Eclipse插件.sha256)。 将获取的Eclipse插件jar/zip包,放入Eclipse安装目录下的plugins文件夹中,重启Eclipse,即可开始使用Eclipse插件。如图1所示。 图1 安装插件 打开Eclipse,单击“File”,选择“New > Other”,如图2所示。

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  • 准备Eclipse与JDK

    准备Eclipse与JDK 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证 操作场景 在Windows环境下需要安装Eclipse和JDK。 操作步骤 开发环境安装Eclipse程序,版本要求Eclipse使用4.2或以上版本。 开发环境安装JDK程序,版本要求JDK使用1.7或者1

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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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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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/

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  • 准备Eclipse与JDK

    准备Eclipse与JDK 操作场景 开发环境可以搭建在Windows环境下。 操作步骤 安装Eclipse程序。安装要求Eclipse使用3.0及以上版本。 安装JDK程序。安装要求JDK使用1.7及或者1.8版本,支持IBM JDK和Oracle JDK。 若使用IBM JD

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  • 准备Eclipse与JDK

    准备Eclipse与JDK 选择Windows开发环境下,安装Eclipse,安装JDK。 开发环境安装Eclipse程序,安装要求Eclipse使用4.2或以上版本。 开发环境安装JDK程序,安装要求JDK使用1.8版本。 若使用IBM JDK,请确保Eclipse中的JDK配置为IBM

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/

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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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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把输入的数

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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(application

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  • Eclipse普通Java项目上云

    Eclipse普通Java项目上云 背景信息 Eclipse开发的Java web项目无法在编译构建服务上构建出包,需要转换项目。本文档将指导您如何将项目改造成Ant项目,在编译构建服务上使用Ant工具进行构建出包。 操作步骤 在项目中创建一个build.xml文件。 下图为一个

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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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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/

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  • MapReduce接口

    MapReduce接口 Java API 父主题: MapReduce应用开发

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