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

 
 

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) M

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  • MapReduce应用开发环境简介

    MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求:4.2。 安装JDK 版本要求:1.8版本。 父主题:

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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    (可选)创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程,您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具,选择“File > New > Project”,如图1所示。 图1 创建工程

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前,需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序,请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序,请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    (可选)创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程,您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具,选择“File > New > Project”,如图1所示。 图1 创建工程

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 (可选)创建MapReduce样例工程 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 (可选)创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • 运行Flink作业

    M用户同步 MRS 集群说明。 当IAM用户的用户组的所属策略从MRS ReadOnlyAccess向MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS Administrator变化时,或者反之从MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS

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  • 运行HiveSql作业

    “obs://wordcount/program/XXX.jar”。HDFS程序路径地址以“hdfs://”开头,例如“hdfs://hacluster/user/XXX.jar”。 HiveScript文件需要以“.sql”结尾。 obs://wordcount/program/test

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP,可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache.hadoop

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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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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  • 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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