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 fork 更多内容
  • 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。 MapReduce是Hadoop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应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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  • 准备MapReduce应用开发用户

    准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限,才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager,在MRS Manager界面选择“系统设置

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce统计样例代码

    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,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache.hadoop

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  • STAT

    integer relation的file node。 bucketid smallint 一致性hash bucket ID。 forknum integer fork编号。 error_count integer error的数量。 first_time timestamp with time

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  • STAT

    integer relation的file node。 bucketid smallint 一致性hash bucket ID。 forknum integer fork编号。 error_count integer error的数量。 first_time timestamp with time

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  • Spark应用开发简介

    宽依赖:指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上,每个RDD的算子都是一个fork/join(此join非上文的join算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork到每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现,是很不经济的

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  • Spark应用开发简介

    宽依赖:指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。 窄依赖对优化很有利。逻辑上,每个RDD的算子都是一个fork/join(此join非上文的join算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork到每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现,是很不经济的

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  • GS_SEG_DATAFILES

    ketnode。 1027表示段页式本地临时表的bucketnode。 forknum integer 段对象的分支类型。取值范围: 0表示main fork。 1表示fsm fork。 2表示vm fork。 tablespace_name name 数据文件所属的表空间名称。

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  • SUMMARY

    integer tablespace的oid。 relfilenode integer relation的file node。 forknum bigint fork编号。 error_count bigint error的数量。 first_time timestamp with time

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  • 段页式存储函数

    extent_type, int4 forknum) 描述:每次返回一个ExtentGroup中,每个被分配出去的extent的使用情况。extent_type表示ExtentGroup的类型,合理取值为[1,5]的int值。在此范围外的会报error。forknum 表示fork号,合法取值为[0

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  • SUMMARY_STAT_BAD_BLOCK

    integer tablespace的oid。 relfilenode integer relation的file node。 forknum bigint fork编号。 error_count bigint error的数量。 first_time timestamp with time

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 (可选)创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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