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的jar包 更多内容
  • MRS应用开发简介

    载,其他社区开源jar可从各Maven公共仓库下载。 开发者能力要求 您已经对大数据各组件具备一定认识。 您已经对Java语法具备一定认识。 您已经对 弹性云服务器 使用方式和MapReduce服务开发组件有一定了解。 您已经对Maven构建方式具备一定认识和使用方法有一定了解。

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  • Hive应用开发规则

    JDBC驱动加载 客户端程序以JDBC形式连接HiveServer时,需要首先加载HiveJDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序开始,必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classpath下没有相应jar,则客户端程序抛出Class

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  • 上传第三方jar包时需要注意什么?

    上传第三方jar时需要注意什么? 请确保第三方jar包在本地JMeter工作时,位于JMeter根目录/lib/ext下。 请确保使用第三方jar脚本在本地可以正常运行。 导入文件名称长度上限为64字节(含后缀),大小上限专业版为10M,企业版为80M。 父主题: JMeter工程使用

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  • 管理资源

    依赖 否 当前只支持 DLI Spark节点。 选择已上传到OBS中依赖Jar。“类型”为“jar”或“pyFile”时,配置该参数。 选择目录 是 选择资源所属目录,默认为根目录。 描述 否 资源描述信息。 编辑资源 资源新建完成后,用户可以根据需求修改资源参数。

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  • 使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive

    ”) jar Oozieshare HDFS“/user/oozie/share/lib/spark2x”目录 说明: 请执行su - oozie切换到oozie用户,使用oozie用户上传文件。 上传结束后再重启Oozie服务。 将待使用样例工程项目打包成jar jar包

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  • 使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive

    ”) jar Oozieshare HDFS“/user/oozie/share/lib/spark2x”目录 说明: 请使用Oozie用户上传文件,执行su - oozie切换到Oozie用户 上传结束后再重启oozie服务。 将待使用样例工程项目打包成jar jar包

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  • 新增作业并执行(废弃)

    参数解释: 程序执行关键参数。 约束限制: 该参数由用户程序内函数指定, MRS 只负责参数传入。 取值范围: 最多为150000字符,不能包含;|&>'<$!"\特殊字符,可为空。 说明: 用户输入带有敏感信息(如登录密码)参数时,可通过在参数名前添加“@”方式,为该参数值加

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  • Cloudera CDH对接OBS

    1.1-hw-53.8.jar。 增加hadoop-huaweicloudjar。 在CDH集群各节点执行以下命令,命令请根据hadoop-huaweicloudjar名字及实际CDH版本进行适配使用。 执行如下命令,将OBSA-HDFS工具jar放到/opt/cloudera/parcels/CDH-6

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  • Flink Jar作业开发基础样例

    描述 应用程序 用户自定义程序。在选择程序之前需要将对应Jar包上传至OBS桶中,并在“数据管理>程序包管理”中创建程序,,具体请参考创建程序。 主类 指定加载Jar类名,如KafkaMessageStreaming。 默认:根据Jar文件Manifest文件指定。

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  • install构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理

    hbase-common模块依赖commons-crypto,在hbase-commonpom.xml文件中,对于commons-crypto引入,<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量解析逻辑为,os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aar

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件关系 MapReduce和HDFS关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量特性,可以部署在价格低廉硬件上,存储应用程序数据,适合有超大数据集应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)

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  • Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住

    memory,根据作业需要调大或者调小该值,具体以提交Spark作业复杂度和内存需要为参考(一般调大)。 如果使用到SparkJDBC作业,搜索并修改SPARK_EXECUTOR_MEMORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值,具体以提交Spark作业复杂度和内存需要为参考(一般调大)。

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  • 通过Sqoop迁移数据库数据时报错

    检查Sqoop实例安装目录下是否放置数据库驱动jar,并保证jar路径正确,文件权限及属主属组正确;配置文件正确配置;保证这些后需要重启Sqoop实例后才可以正常加载驱动。 MRS 3.X集群驱动路径为:/opt/Bigdata/ FusionInsight _Current/1_xx_Loa

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  • 准备HDFS应用运行环境

    客户端运行环境已安装1.7或1.8版本JDK 3. 获取客户端安装MRS_Services_Client.tar 操作场景 在Linux上安装客户端。 操作步骤 客户端机器时间与Hadoop集群时间要保持一致(手动修改客户端机器或者集群时间),时间差小于5分钟。 MRS集群时间可通过登录主

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  • MRS 3.1.2-LTS补丁说明

    请参考安装补丁影响。 安装补丁影响 MRS 3.1.2-LTS.0.3补丁安装后,目录“/srv/BigData/data1/nm/localdir/filecache/”下log4j旧版本,需要重新提交相关yarn作业,才会加载新log4jMRS 3.1.2-LTS

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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名称 resourceManager

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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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  • 使用DLI提交Flink Jar作业

    本例介绍通过DLI控制台提交Flink Jar作业程序基本流程。由于不同业务需求,Jar具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供示例代码,并根据实际业务场景进行相应编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Flink Jar作业操作流程请参考表1。 开始进行

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  • BulkLoad接口使用

    用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext方式去使用HBase,将要插入数据rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContextbulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成HFile文件导入HBase表操作采用如下格式命令,不属于本接口范围,不在此进行详细说明:

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  • 作业管理

    数据源之间数据迁移和数据集成;通过强大作业调度与灵活监控告警,轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Sp

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  • Spark jar 如何读取上传文件

    Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来文件本地路径,即:SparkFiles.get("上传文件名")。 Driver中文件路径与Executor中获取路径位置是不一致,所以不能将Driver中获取到路径作为参数传给Executor去执行。

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