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

 

新用户专享OCR1元套餐包,高精度,多场景,快响应,助力企业降本增效

 
 

    mapreduce读取hbase 更多内容
  • 提升BulkLoad效率

    hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时,只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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  • HBase

    HBase HBase jar包冲突列表 Jar包名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用MRS集群的ZooKeeper包“zookeeper*

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  • HBase

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

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  • 编译并运行程序

    /opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。

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  • 场景说明

    /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env,并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • 场景说明

    /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env,并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • 批量加载索引数据

    21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • 编译并运行程序

    /opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。

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  • 场景说明

    /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env,并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • SparkOnHBase概述及基本应用

    on HBase所创建的表,支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前,确认HBase中已存在对应 HBase表,下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表,命令如下: create table hbaseTable

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  • 批量加载索引数据

    21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • 编译并运行程序

    /opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。

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  • Loader基本原理

    Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务,不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错,在作业任务执行失败时,可以重新调度。 数据导入到HBaseMapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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  • SparkOnHBase概述及基本应用

    on HBase所创建的表,支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前,确认HBase中已存在对应 HBase表,下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表,命令如下: create table hbaseTable

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  • 场景说明

    获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 父主题: MapReduce访问多组件样例程序

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  • 准备初始数据

    mponents/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗

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  • Kudu

    使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用 Kudu与其他组件的关系 Kudu与HBase的关系: Kudu的设计参考了HBase的结构,能够实现HBase擅长的快速随机读写、更新的功能。 二者主要差别在于: Kudu不依赖Zookeeper,通过自身实现Raft来保证一致性。

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  • SparkOnHBasev2概述及基本应用

    SparkOnHBasev2概述及基本应用 操作场景 Spark on HBaseV2为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表,通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 操作步骤 登录Manager界面,选择“集群

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  • SparkOnHBasev2概述及基本应用

    SparkOnHBasev2概述及基本应用 操作场景 Spark on HBaseV2为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表,通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 操作步骤 登录Manager界面,选择“集群

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper。Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • 编译并运行程序

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”和“hive-site.xml

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