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 运行 更多内容
  • MRS集群组件如何管理和使用第三方jar包

    MRS 集群组件如何管理和使用第三方jar包 MRS集群内部分组件支持使用自定义的第三方jar包来满足组件的定制化需求,如果用户应用在使用组件时调用了第三方jar包,可放置到每个节点上指定目录中,重启组件后该目录下的jar会被相应的组件程序自动加载。 放置目录为:组件安装节点的“<

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  • 准备MapReduce开发环境

    准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • 使用Livy提交Spark Jar作业

    Livy工具jar资源包到OBS桶路径下。 登录OBS控制台,在指定的OBS桶下创建一个存放Livy工具jar包的资源目录。例如:“obs://bucket/livy/jars/”。 进入3.a中 DLI Livy工具所在E CS 服务器的安装目录,获取以下jar包,将获取的jar包上传到1

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  • Spark jar 如何读取上传文件

    Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径,即:SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的,所以不能将Driver中获取到的

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  • 降低MapReduce客户端运行任务失败率

    降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下,通过调整如下参数值,降低客户端应用的失败率,保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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  • 修改资源

    修改资源名称为test的资源内容,资源类型为jar,资源文件所在OBS路径为obs://dlf-test/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar,资源主Jar包所依赖的JAR包、properties文件为obs://dlf-test/depend1.jar","obs://dlf-test/depend2

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  • 连接postgresql或者gaussdb时报错

    sjdbc4-*.jar,与开源Postgre服务不兼容导致报错。 报错中type为12时:数据库的pg_hba.conf文件配置有误。 解决方案: 报错中type为5时:在每台MRS NodeManager实例所在节点上移动驱动包“gsjdbc4-*.jar”到“tmp”目录下。

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  • 使用MRS Spark SQL访问DWS表

    方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示,运行流程如下所示: 应用程序(Application)是作为一个进程的集合运行在集群上的,由Driver进行协调。 在运行一个应用时,Driver会去连接集群管理器(Standalone、Mesos、YARN)申请运行Executor资源,

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  • 通过Sqoop迁移数据库数据时报错

    定公网才能保证作业正常运行。 sqoop实例一般分布在Master节点,但作业真正运行在分析节点,因此创建数据库连接,是和Master节点通信,作业是通过Yarn任务分发到分析节点执行。 检查Sqoop实例安装目录下是否放置数据库驱动jar包,并保证jar包路径正确,文件权限及属

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • 使用DLI提交Flink Jar作业

    步骤1:开发Jar包并上传数据至OBS DLI控制台不提供Jar包的开发能力,您需要在线下完成Jar包的开发。Jar包的开发样例请参考Flink Jar开发基础样例。 参考Flink作业样例代码开发Flink Jar作业程序,编译并打包为“flink-examples.jar”。参考以下操作步骤上传该作业程序。

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  • 快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群

    /opt/client source bigdata_env hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1-*.jar wordcount "/user/example/input/*"

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  • Hive应用开发规则

    使用WebHCat的部分REST接口的前置条件 WebHCat的部分REST接口使用依赖于MapReduce的JobHistoryServer实例,具体接口如下: mapreduce/jar(POST) mapreduce/streaming(POST) hive(POST) jobs(GET)

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  • 运行

    按下开发板的复位RESET按钮,可以看到串口输出了Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的打印信息,其中“Huawei LiteOS #”是Shell交互界面的提示符,如下图所示:Huawei LiteOS默认打开了Shell组件,可以在串口工具中输入支持的Shell命令,再勾选“加回车换行”,点击“发送

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 运行

    烧录成功后,点击串口终端图标打开串口终端界面,设置端口(请根据实际使用的串口端口号进行设置),开启串口开关,开发板按下复位RESET按钮,可以看到串口输出,接收区输出的内容就是Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的输出,如下图所示:Huawei LiteOS默认打开了Shell组件,可以在串口终端的“发

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  • 运行

    Huawei LiteOS Studio通过“烧录”功能启动QEMU虚拟机运行Huawei LiteOS。如何配置“烧录器”并运行Huawei LiteOS,可以参考启动realview-pbx-a9仿真工程。烧录成功后,自动启动Huawei LiteOS,可以在“终端”界面中看

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  • DLI内置依赖包

    6.1.jar netty-3.10.6.Final.jar ant-1.10.9.jar hk2-locator-2.6.1.jar netty-all-4.1.86.Final.jar ant-launcher-1.10.9.jar hk2-utils-2.6.1.jar netty-buffer-4

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  • MRS Spark

    为Spark作业指定对应参数。 Jar包资源 是 选择Jar包。在选择Jar包之前,您需要先将Jar包上传至OBS桶中,并在“资源管理”页面中新建资源将Jar包添加到资源管理列表中,具体操作请参考新建资源。 Jar包参数 否 Jar包的参数。 运行程序参数 否 为本次执行的作业配

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