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

 
 

    云计算mapreduce 更多内容
  • 计算节点管理

    计算节点管理 部署计算节点 管理计算节点 管理实例 管理任务 管理文件 管理数据 审计日志 对接AOM日志服务 管理密钥

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  • 管理计算节点

    在“计算节点管理”页面,查找需要发布数据的计算节点名称,单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图5 选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图6 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”,在“基本信息”页面找到“计算节点状态”部分,触发计算节点状态切换操作。

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  • 基本计算能力验证

    基本计算能力验证 验证 TICS 的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal

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  • 高性能计算

    多,业务部署慢,流程复杂,效率低,易出错,所以自建集群跟不上业务发展。但自从使用了提供专业的高性能计算业务流程管理软件,依托平台的海量计算资源和存储资源,充分结合平台和高性能计算特点,大大降低初始投资成本和后期运维成本,极大缩短业务上线时间,提高使用效率,节约运营成本。 配置流程

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  • 高性能计算

    多,业务部署慢,流程复杂,效率低,易出错,所以自建集群跟不上业务发展。但自从使用了提供专业的高性能计算业务流程管理软件,依托平台的海量计算资源和存储资源,充分结合平台和高性能计算特点,大大降低初始投资成本和后期运维成本,极大缩短业务上线时间,提高使用效率,节约运营成本。 配置流程

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  • Alluxio

    Alluxio是一个面向基于的数据分析和人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中,Alluxio位于计算和存储之间,为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层,使上层的计算应用可以通过统一的客户端A

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  • Tez

    Tez是Apache最新的支持DAG(有向无环图)作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 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(普通模式)

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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  • 运行MapReduce作业

    运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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  • 配置MapReduce Job基线

    参数配置-1 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置,可以计算分片的大小。计算公式如下: splitSize

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • MapReduce Shuffle调优

    参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(applica

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 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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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 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(普通模式)

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