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

 
 

    hadoop mapreduce 2.0 更多内容
  • MapReduce大任务的AM调优

    参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位:MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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  • 快速开发Hive HCatalog应用

    快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的 数据仓库 框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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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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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式?

    apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec org.apache.hadoop.io.compress

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) M

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduceHadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • MapReduce大任务的AM调优

    参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位:MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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  • Hive配置类问题

    heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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  • Hadoop jar包冲突,导致Flink提交失败

    将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    当HBase已经配置透明加密后,执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组(非 FusionInsight Manager下第一个安装的集群,用户组为“c<集群ID>_hadoop”,例如“c2_hadoop”),且具有HBase根目录的加密key的读权限。 检查目录“/t

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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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  • 带宽(V2.0)

    带宽(V2.0) 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 创建共享带宽 POST /v2.0/{project_id}/bandwidths vpc:bandwidths:create √ √ 删除共享带宽

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  • 开启Native Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败

    Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时,通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    户同步)。 MRS 3.x及后续版本,登录FusionInsight Manager,然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项,并修改hive.mapreduce.input.

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  • 支持HTTP2.0

    支持HTTP2.0 API网关支持HTTP/2(超文本传输协议第2版)访问协议,通常称之HTTP2.0。拥有二进制格式编码、多路复用共享连接和请求头压缩的能力,改进传输性能,实现低延迟和高吞吐量。 由于HTTP2.0是强依赖网络稳定性的,建议用户在使用HTTP2.0时使用比较稳定的网络场景,而且客户端须支持HTTP2

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  • 带宽(V2.0)

    带宽(V2.0) 按需转包年/包月带宽 创建共享带宽 批量创建共享带宽 删除共享带宽 共享带宽插入弹性公网IP 共享带宽移除弹性公网IP 更新包年/包月带宽 父主题: API

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    当HBase已经配置透明加密后,执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组(非FusionInsight Manager下第一个安装的集群,用户组为“c<集群ID>_hadoop”,例如“c2_hadoop”),且具有HBase根目录的加密key的读权限=。 检查目录/t

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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