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 map reduce 更多内容
  • MapReduce统计样例代码

    // 设置运行时执行mapreduce的类,也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(CollectionMapper.class); job.setReducerClass(CollectionReducer.class);

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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 Java API接口介绍

    ds Mapper> cls) 核心接口,指定MapReduce作业的Mapper类,默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单地互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写

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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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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    此功能,需要按照如下操作增加该参数或修改参数值进行开启。 本章节操作适用于 MRS 3.x及之后版本。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中进行如下配置。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的config目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现,它由编程模型(新旧编程接口)、运行时环境(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)三部分组成。该框架在扩展性、容错性(JobTrac

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  • MapReduce任务长时间无进展

    化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.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

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  • MapReduce任务长时间无进展

    化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.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

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    针对以上情况,可以通过将以下参数“mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version”配置为“2”,来提升MR Job commit阶段的性能。 操作步骤 参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集,读取数据,并提供给map任务多条键值对进行处理,决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat,把生成的键值对输出为特定格式的数据。 mapreduce两个阶段都处理在<key,value>

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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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  • 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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  • (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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  • 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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  • (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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  • 配置Mapreduce通过Guardian访问OBS

    配置Mapreduce通过Guardian访问OBS 参考配置Guardian服务对接OBS完成Guardian对接OBS后,MapReduce服务还需参考本章节新增自定义配置。 Mapreduce对接OBS 登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 >

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    于5分钟,若无法确定,请联系系统管理员。MRS集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。 已准备开发环境及MRS集群相关配置文件,详情请参考准备连接MapReduce集群配置文件。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例代码解压目录中“

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    hbase-site.xml 配置HBase详细参数。 hdfs-site.xml 配置HDFS详细参数。 mapred-site.xml Hadoop MapReduce配置文件。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。 HBase\config hbase-site

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