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

 
 

    数据去重 mapreduce 更多内容
  • 管理Storm拓扑

    actions”管理Storm拓扑。 激活拓扑 单击“Activate”,转化当前拓扑为激活状态。 激活拓扑 单击“Deactivate”,转化当前拓扑为激活状态。 部署拓扑 单击“Rebalance”,将当前拓扑重新部署执行,需要输入执行部署的等待时间,单位为秒。一般在集群中节点数发生变化时进行,以更好利用集群资源。

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  • SQL查询优秀实践

    SQL查询优秀实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现:通过一定的规则调整SQL语句,在保证结果正确的基础上,能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行。执行重会消

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  • 敏感数据资产

    在“敏感数据资产”页面,查看敏感数据审计信息。 图1 敏感数据资产 表1 敏感数据资产 区域 说明 敏感数据资产统计 敏感数据类型数据:统计所选应用敏感数据类型的总量与敏感数据类型的当日新增量。 敏感数据量:统计所选应用敏感数据的总量与当日新增量。 敏感数据量():统计所选应用敏感数据去重后的总量与当日新增量。

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  • SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • SQL查询最佳实践

    SQL查询最佳实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现:通过一定的规则调整SQL语句,在保证结果正确的基础上,能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行。执行重会消

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • 建立Hive表分区提升查询效率

    建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时,一般会扫描整个表内容,会消耗较多时间扫描不关注的数据。此时,可根据业务需求及其查询维度,建立合理的表分区,从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令,进入客

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自“job

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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

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自job.properties所定义。

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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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  • 配置MapReduce Job基线

    片,如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize,还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题: MapReduce性能调优

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  • Mapreduce应用开发规则

    Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段,会执行map()及setup()方法。 正确示例: public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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  • Mapreduce应用开发建议

    codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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  • MapReduce服务 MRS

    如果此列条件键没有值(-),表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务( MRS )定义的条件键的详细信息请参见条件(Condition)。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务(MRS)的相关操作。 表1 MapReduce服务(MRS)支持的授权项 授权项 描述

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  • 如何使用MapReduce命令

    如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制,默认值为“false”,表示mapreduce和group命

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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 MRS集群开启KMS加密 父主题: 系统内置预设策略

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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

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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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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