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

 
 

    hadoop mapreduce job 更多内容
  • Hive WebHCat接口介绍

    :jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含Job信息的JSON对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息,该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的ID。

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  • 删除Job

    删除Job 功能介绍 删除Job。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /apis/batch/v1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String name of

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  • 更新Job

    更新Job 功能介绍 更新Job。 The following fields can be updated: metadata.labels spec.parallelism spec.completions spec.selector 调用方法 请参见如何调用API。 URI PATCH

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  • Job管理

    Job管理 查询Job状态 父主题: API

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  • Job管理

    Job管理 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.job ShowJobSample 查询Job状态 DeleteJobSample 取消Job ExportJobResultSample 导出Job返回结果到文件

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  • 使用Oozie客户端提交其他任务

    执行以下命令,编辑“job.properties”文件。 vi job.properties 修改如下内容: 更改“userName”的参数值为提交任务的人机用户名,例如“userName=oozieuser”。 执行oozie job命令,运行工作流文件。 oozie job -oozie

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  • 创建Job

    创建Job 功能介绍 创建Job。 创建Job时挂载OBS的使用限制请参见挂载OBS使用限制。 Note: Kubernetes 只有在 Pod 结束(Terminated) 的时候才会发送 preStop 事件, 这意味着在 Pod 完成(Completed) 时 preStop

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  • 替换Job

    String Type of job condition, Complete or Failed. 请求示例 给已创建Job中增加一个labels值"app": "test2"。 { "apiVersion" : "batch/v1", "kind" : "Job", "metadata"

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  • Job管理

    Job管理 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence waitJob 查询Job状态 testListJobs 查询Job列表 父主题: 持久化版样例

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  • JOB管理

    在“JOB管理”页面,通过对应JOB实例操作栏的“JOB实例”进入JOB实例列表页。如下图所示: 图2 JOB实例列表 在该页面中,您可以查看到的JOB实例操作包括:操作、JOB实例ID、流程实例ID、流程定义ID、processKey、实例标题、JOB定义ID、错误信息ID、错误信息、锁定者、锁

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  • Hive WebHCat接口介绍

    :jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含Job信息的JSON对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息,该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的ID。

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  • Hive WebHCat接口介绍

    :jobid 删除的Job的ID 返回结果 参数 描述 user 提交Job的用户。 status 包含Job状态信息的JSON对象。 profile 包含job信息的json对象。WebHCat解析JobProfile对象中的信息,该对象因Hadoop版本不同而不同。 id Job的id。

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site

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  • 编译并运行MapReduce应用

    编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包,在工程目录

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site

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  • 运行MapReduce作业

    运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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  • 新增作业并执行(废弃)

    不涉及 默认取值: 不涉及 请求示例 MapReduce作业请求示例 POST https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/jobs/submit-job { "job_type" : 1, "job_name" : "mrs_test_j

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  • Job管理

    Job管理 查询job状态 父主题: API

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  • 安装job

    安装job 用压缩工具打开jar包修改jar包配置文件 修改数据库地址 xxl-job-admin-2.3.0\BOOT-INF\application.properties 运行job jar包 nohup java -jar xxl-job-admin-2.3.0.jar &

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  • 查询Job

    查询Job 功能介绍 查询Job的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String name

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  • Job管理

    Job管理 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.job ShowJobSample 查询Job状态 DeleteJobSample 取消Job ExportJobResultSample 导出Job返回结果到文件

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