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

 

新用户专享OCR1元套餐包,高精度,多场景,快响应,助力企业降本增效

 
 

    mapreduce jar包 更多内容
  • 生成示例Jar包

    生成示例Jar 操作场景 通过命令行生成示例代码的jar。 操作步骤 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包:"mvn package"。执行成功后,将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 父主题: 运行应用

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  • 如何获取Spark Jar包?

    如何获取Spark Jar? 华为提供开源镜像站(网址为https://mirrors.huaweicloud.com/),各服务样例工程依赖的jar都可在华为开源镜像站下载,剩余所依赖的开源jar请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发

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  • jar

    jar_path 格式 无。 说明 jar路径,该路径可以是本地路径也可以是HDFS路径。 父主题: 标示符

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar名称。 [mainClass]:指jar应用工程中的类得main方法。

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar名称。 [mainClass]:指jar应用工程中的类得main方法。

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • Flink Jar 包冲突,导致提交失败

    Flink Jar 冲突,导致提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖与DLI Flink平台的内置依赖冲突,导致提交失败。 解决方案 查看是否已包含DLI Flink运行平台中已经存在的,如果存在,则需要将自己的Jar删除。 DLI内置依赖请参考《数据湖探索用户指南》。

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • 编译并运行程序

    xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的target子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如/opt/client/conf,与配置文件位于同一目录下。

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  • 编译并运行程序

    xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。

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  • 编译并运行程序

    xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的target子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如/opt/client/conf,与配置文件位于同一目录下。

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  • JAR应用

    "javadbg", "name": "Jar Application", "request": "launch", "jar": { "path": "${workspaceRoot}/path/to/demo.jar", "console":

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  • Hortonworks HDP对接OBS

    S工具:下载地址。 下载OBSA-HDFS工具的jar(如hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar)到/mnt/obsjar目录。 hadoop-huaweicloud-x.x.x-hw-y.jar包含义:前三位x.x.x为配套hadoop版本号

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  • 编译并运行程序

    xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。

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  • 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行

    引入jar不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务,任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时,引入的jar不正确,导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/F

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  • Java API

    > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • 编译并运行程序

    在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行。 执行mvn package生成jar,在工程目录target目录下获取,比如“mapreduce-examples-1

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  • Java API

    > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • Java API

    > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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