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 第三方包 更多内容
  • Java API

    setJarByClass(Class< > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • Java API

    setJarByClass(Class< > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • 多CPU内核下的调优配置

    0.8 Client 磁盘IO是主要瓶颈,合理配置“mapreduce.task.io.sort.mb”可以使溢出至磁盘的内容最小化。 - 数据大小 当HDFS客户端写数据至数据节点时,数据会被累积,直到形成一个。然后这个数据会通过网络传输。dfs.client-write-

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  • 多CPU内核下的调优配置

    0.8 Client 磁盘IO是主要瓶颈,合理配置“mapreduce.task.io.sort.mb”可以使溢出至磁盘的内容最小化。 - 数据大小 当HDFS客户端写数据至数据节点时,数据会被累积,直到形成一个。然后这个数据会通过网络传输。dfs.client-write-

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  • 上传JMeter脚本/CSV/第三方jar包/安装包等出错怎么办?

    上传JMeter脚本/ CS V/第三方jar/安装等出错怎么办? 如果上传时出错,请确保是在公网中使用性能测试服务,不是在内网中使用性能测试服务。 父主题: JMeter工程使用

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题: 使用Mapreduce

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题: 开发程序

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题: 开发程序

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题: 开发程序

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP,那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题: 使用Mapreduce

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  • 编译并运行程序

    ngs.xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP,那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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  • MapReduce统计样例程序

    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统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题: 开发程序

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  • Java API

    setJarByClass(Class< > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • Java API

    setJarByClass(Class< > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(比如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x

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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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