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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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：

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

准备MapReduce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。

查看更多 →

当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

查看更多 →

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：

查看更多 →

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

查看更多 →

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：

查看更多 →

安全的计算环境。 数据采集 数据采集层提供了数据接入到MRS集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结

查看更多 →

大版本升级 使用须知 目前DDS不支持直接通过控制台进行版本升级。如您需要可以通过数据复制服务进行迁移。 例如：使用数据复制服务将DDS 3.4版本迁移到DDS 4.0版本，可以实现应用不停服的情况下，平滑完成数据库的迁移工作。 限制条件 通过数据复制服务进行迁移，需要提前准备好待迁移到的高版本数据库实例。

查看更多 →

步骤3：保存或保存并发布大屏 完成大屏字段和样式配置并单击“更新”后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图9 保存并发布 收藏：收藏大屏后，可在产品首页“我的收藏”快速找到大屏。 保存并发

查看更多 →

大对象类型 概述 BLOB是一个二进制大对象，可以容纳可变数量的数据。这四个BLOB 类型是TINYBLOB，BLOB， MEDIUMBLOB和LONGBLOB。这些不同之处仅在于各自可以容纳的值的最大长度不同。DSC工具支持以下列出类型转换。 BLOB类型可以存储图片，列存储不支持BLOB。

查看更多 →

大屏Demo 描述 大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 大屏Demo为模板资产，订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用。 大屏Demo提供了指挥看板页面，如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

查看更多 →

可视大屏 单击主菜单的“可视化”，默认进入“运营大屏”页面。 选择大屏单击进入，根据大屏所展示的状态与数据进行决策。 大屏详细内容请参见运营大屏。 父主题： 大屏可视

查看更多 →

自定义”，对参数文件“hivemetastore-site.xml”添加自定义参数，设置“名称”为“hive.mapreduce.per.task.max.splits”，“值”为具体设定值，一般尽量设置大。 单击“保存”保存配置。单击“实例”，勾选所有Hive实例，选择“更多 > 重启实例”，输

查看更多 →