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使用 更多内容
  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    e.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性,用户就可以运行不同版本的MapReduce,而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中:可以看出,应用程序可以使用HDFS中的Hadoop j

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  • Mapreduce应用开发规则

    setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置combiner类,默认不使用使用时通常使用和reduce一样的类,Combiner类需要谨慎使用,也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(IntSumReducerV1.class);

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  • Mapreduce应用开发建议

    Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项,在mapred-site.xml中指定 如下给出接口所对应的mapred-site.xml中的配置项: setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce.job.map

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  • MapReduce应用开发概述

    MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题: MapReduce开发指南

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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(安全模式)

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    配置Oozie MapReduce作业 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

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    配置Oozie MapReduce作业 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

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 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(applicat

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  • MapReduce服务 MRS

    MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定公网IP 父主题: 系统内置预设策略

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  • Mapreduce组件对接OBS

    Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”,在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中,给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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  • 配置MapReduce Job基线

    到最大。可以通过调整处理的数据量大小,以及调整map和reduce个数来实现。 Reduce个数的控制使用mapreduce.job.reduces”。 Map个数取决于使用了哪种InputFormat,以及待处理的数据文件是否可分割。默认的TextFileInputForma

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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。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce统计样例代码

    setReducerClass(CollectionReducer.class); // 设置combiner类,默认不使用使用时通常使用和reduce一样的类。 // Combiner类需要谨慎使用,也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(CollectionCombiner

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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 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,推荐使用Java语言进行开发,使用IntelliJ

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  • 准备MapReduce开发环境

    开发环境的基本配置,建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用IBM JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK,请确保IntelliJ

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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统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • MapReduce统计样例代码

    setReducerClass(CollectionReducer.class); // 设置combiner类,默认不使用使用时通常使用和reduce一样的类。 // Combiner类需要谨慎使用,也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(CollectionCombiner

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  • MapReduce Java API接口介绍

    Reducer> cls) 指定MapReduce作业的Combiner类,默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.combine.class”项。需要保证reduce的输入输出key,value类型相同才可以使用,谨慎使用。 setInput

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  • 什么是MapReduce服务

    您可以参考《快速入门》学习并上手使用MRS。《快速入门》提供了样例的详细操作指导,您可以基于此操作指导,创建和使用MRS集群。 使用更多的功能,并查看其相关操作指导 如果您是一个MRS集群使用和运维人员,可以参考用户指南完成集群的生命周期管理、扩缩容以及作业管理等操作。集群中组件的使用指导可以详细参考组件操作指南。

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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。 MapReduce应用开发常用概念

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  • 准备MapReduce应用开发用户

    准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限,才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager,在MRS Manager界面选择“系统设置

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