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流程图 更多内容
  • 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统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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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 Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述: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

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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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  • 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 Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述: 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

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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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  • 在需求的流程图里选择的默认处理人后面可以更改吗?

    在需求的流程图里选择的默认处理人后面可以更改吗? 用例的设计人和用例的执行人修改后,提交需求,审核通过后就直接生效了,后续是可以修改的,可以在流程图里修改,也可以由主处理人在用例管理界面修改。 需求提交人在流程图里不能修改,因为提交人已经是当前操作人了。 测试需求审核人、测试用例

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发MapReduce应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“

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  • MapReduce开发指南(安全模式)

    MapReduce开发指南(安全模式) MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发流程介绍 MapReduce样例工程介绍 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    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,具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类:

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    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.MultiComponentExample类:

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    ap任务,MapReduce作业共15个Map任务,那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务,集群还有剩余资源,在这种场景下,配置Slow Start参数值小于1,比如0.8,则Reduce就可以利用集群剩余资源。 操作步骤 参数入口: 进入Mapreduce服务参数“全

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    ap任务,MapReduce作业共15个Map任务,那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务,集群还有剩余资源,在这种场景下,配置Slow Start参数值小于1,比如0.8,则Reduce就可以利用集群剩余资源。 操作步骤 参数入口: 进入Mapreduce服务参数“全

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