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 jar包 更多内容
  • Oozie样例程序开发思路

    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,例如Java Action;如果是Hive,则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar(包括依赖的jar)到HDFS,上传的路径取决于workflow.xml中的oozie.wf.application

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  • Oozie样例程序开发思路

    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,例如Java Action;如果是Hive,则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar(包括依赖的jar)到HDFS,上传的路径取决于“workflow.xml”中的“oozie.wf

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  • Oozie样例程序开发思路

    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,例如Java Action;如果是Hive,则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar(包括依赖的jar)到HDFS,上传的路径取决于“workflow.xml”中的“oozie.wf

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    认证。 配置MapReduce应用安全认证 根据业务场景开发程序 根据实际业务场景开发程序,调用组件接口实现对应功能。 开发MapReduce应用 编译并运行程序 将开发好的程序编译运行,用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行,也可以将程序编译为Jar后,提交到Linux节点上运行。

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    xml”。 图3 “settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序,其对应的依赖如下: MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后,如果需要使用访问多组件样例程序,请

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  • 创建Flink Jar作业

    中创建程序类型选择“jar”。具体操作请参考创建程序。 内置依赖请参考 DLI 内置依赖。 其他依赖文件 用户自定义的依赖文件。其他依赖文件需要自行在代码中引用。 在选择依赖文件之前需要将对应的文件上传至OBS桶中,并在“数据管理>程序包管理”中创建程序类型没有限制。具体操作请参考创建程序包。

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  • Oozie样例程序开发思路

    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,例如Java Action;如果是Hive,则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar(包括依赖的jar)到HDFS,上传的路径取决于“workflow.xml”中的“oozie.wf

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  • MRS应用开发开源jar包冲突列表说明

    MRS 应用开发开源jar冲突列表说明 HBase HDFS Kafka Spark2x

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  • 新建Flink Jar作业

    用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业主类所在的jar。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业的其他依赖。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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  • 更新Flink Jar作业

    用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业主类所在的jar。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业的其他依赖。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    xml”。 图3 “settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序,其对应的依赖如下: MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jarMapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后,如果需要使用访问多组件样例程序,

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  • spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败

    据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取,但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值,需要使用Spark的jar,因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一:

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  • 多任务同时构建导致构建生成jar包内容缺失

    多任务同时构建导致构建生成jar内容缺失 问题现象 构建环境异常或不适当的构建方式可能会导致生成的jar内容有缺失,但构建结果是成功,导致问题难以定位。 前置条件:A项目依赖B项目,同时构建并上传依赖A和依赖B(多人同时构建或流水线设置构建任务并行执行) 构建结果:构建任务B结果为成功,构建任务A结果为成功

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  • MRS应用开发开源jar包冲突列表说明

    MRS应用开发开源jar冲突列表说明 HBase HDFS Kafka Spark

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  • 查询资源详情

    file jar location 是 String 资源文件所在OBS路径,当类型为jar时,location为主Jar所在路径。最多256个字符。示例:obs://myBucket/test.jar dependFiles 否 List<String> 主Jar所依赖的J

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  • Mapreduce应用开发建议

    lass<extends InputFormat> cls) ->“mapreduce.job.inputformat.class” setJar(String jar) ->“mapreduce.job.jar” setOutputFormat(Class< extends OutputFormat>

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 将hive-site.xml、hbase-site

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 在放置MapReduce工程样例的“../

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 配置Yarn通过Guardian访问OBS

    执行以下Yarn任务访问OBS: yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE

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  • Oozie客户端配置说明

    /opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar /user/oozie/share/lib/spark2x/ 当HDFS目录“/user/oozie/share”中的Jar发生变化时,需要重启Oozie服务。 上传Oozie配置文件以及Jar至HDFS: hdfs dfs -mkdir

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