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 hdfs 读取 更多内容
  • ALM-18021 Mapreduce服务不可用

    ALM-18021 Mapreduce服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测Mapreduce服务状态。当检测到Mapreduce服务不可用时产生该告警。 Mapreduce服务恢复时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18021 紧急 是 告警参数

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  • HIVE优化

    次数,连接并发数。 MapReduce/Spark:以该组件进行执行时,MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能,如每个任务的大小,任务与资源分配均匀度,任务拆分合理度等。 HDFS:最底层的IO读也是性能的关键,主要考虑的指标是读取和写入的性能,还包括块大小合理设置等。

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  • 配置Container日志聚合功能

    功能,可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS,释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种: 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。 配置描述 参数入口: 参考修改集群服务配置参数进

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    HBase的数据都是存储在HDFS中的,数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Impo

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  • 快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群

    执行如下命令提交wordcount作业,读取源数据进行分析并将执行结果输出至HDFS。 cd /opt/client source bigdata_env hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类:

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  • 配置HBase主备集群容灾

    新增或更新已经在对端集群保存的主集群中HDFS配置 hdfs dfs -put -f HBase/hbase/conf/core-site.xml HBase/hbase/conf/hdfs-site.xml HBase/hbase/conf/yarn-site.xml hdfs://备集群NameNode

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    admin on ha-hdfs:hacluster 9709 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.security.TokenCache - Got dt for hdfs://hacluster; Kind: HDFS_DELEGATION_TOKEN

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  • 变量读取规则

    用例模式:A并发读取变量number的1,B并发接着读取变量number的2,一直按顺序循环读取。 并发模式:A并发读取一个复制的变量number(副本),从头开始读起,读取1。B并发读取一个复制的变量number(副本),从头开始读起,也读取1。 两个并发在随机模式下: 读取变量值的方式与顺序模式一致,但因为是每次

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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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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  • 多CPU内核下MapReduce调优配置

    直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    nputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前,需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务异常,临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除? MR任务即MapReduce任务,关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多,占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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  • 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理

    在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 问题 安全模式下,为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN? 回答 在MapReduce中,默认情况下,任务完成之后,HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前,<outputPath>目录必须不存在,否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • 读取模板文件

    读取模板文件 功能介绍 该接口可以用于模板作者或模板维护人读取模板文件内容。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/templates/{template_id}/files

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  • 配置Container日志聚合功能

    功能,可以将各节点Container产生的日志收集到HDFS,释放本地磁盘空间。日志收集的方式有两种: 应用完成后将Container日志一次性收集到HDFS。 应用运行过程中周期性收集Container输出的日志片段到HDFS。 配置描述 参数入口: 参考修改集群服务配置参数进

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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:

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  • Spark性能优化

    Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力,包括小批量流式处

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