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

 
 

    java实现mapreduce 更多内容
  • MapReduce Shuffle调优

    map任务的内存限制。 4096 mapreduce.map.java.opts map子任务的JVM参数。如果设置,会替代mapred.child.java.opts参数;如果未设置-Xmx,Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb

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  • MapReduce Shuffle调优

    map任务的内存限制。 4096 mapreduce.map.java.opts map子任务的JVM参数。如果设置,会替代mapred.child.java.opts参数;如果未设置-Xmx,Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb

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  • 通过Java API提交Oozie作业开发思路

    通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景,用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,只是job配置“job

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    xml(准备运行环境中样例工程的“conf”配置文件目录中获取)的配置项“mapreduce.admin.map.child.java.opts”和“mapreduce.admin.reduce.child.java.opts”是否包含如下内容: -Dzookeeper.client

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • MapReduce与其他组件的关系

    展性、容错性(JobTracker单点)和多框架支持(仅支持MapReduce一种计算框架)等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现,它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现,但运行时环境由YARN的ResourceManager和Ap

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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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  • Oozie样例程序开发思路

    xml”是对工作流进行调度,“bundle.xml”是对一组coordinator进行管理)与“job.properties”。 如果有实现代码,需要开发对应的jar包,例如Java Action;如果是Hive,则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包(包括依赖的jar包)到HDFS,上传的路径取决于workflow

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  • Oozie样例程序开发思路

    xml”是对工作流进行调度,“bundle.xml”是对一组Coordinator进行管理)与“job.properties”。 如果有实现代码,需要开发对应的jar包,例如Java Action;如果是Hive,则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包(包括依赖的jar包)到HDFS,上传的路径取决于“workflow

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  • Oozie样例程序开发思路

    xml”是对工作流进行调度,“bundle.xml”是对一组Coordinator进行管理)与“job.properties”。 如果有实现代码,需要开发对应的jar包,例如Java Action;如果是Hive,则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包(包括依赖的jar包)到HDFS,上传的路径取决于“workflow

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  • YARN Java API接口介绍

    AM通过此接口请求NM停止一系列已分配的Containers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码,实现建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题: YARN接口介绍

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  • Hive配置类问题

    SQL执行报错:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M;

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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接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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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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  • 调用API实现功能

    调用API实现功能 本章节通过Postman软件,调用通用 图像搜索 服务实例的添加数据API,帮助您快速熟悉API的使用方法,具体流程如下: 步骤一:开通服务 步骤二:创建实例 步骤三:配置环境 步骤四:Token认证鉴权 步骤五:调用服务 步骤六:删除实例 准备工作 已注册华为账

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  • HCatalog访问Hive样例程序

    atalog-example”的“HCatalogExample.java”中,实现该功能的模块如下: 实现Mapper类,通过HCatRecord获取第一列int类型数据,计数1并输出; public static class Map extends Mapper<LongWritable

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  • HCatalog访问Hive样例程序

    atalog-example”的“HCatalogExample.java”中,实现该功能的模块如下: 实现Mapper类,通过HCatRecord获取第一列int类型数据,计数1并输出; public static class Map extends Mapper<LongWritable

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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