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 hbase导入 更多内容
  • MRS各组件样例工程汇总

    合查询,打印输出结果。 HBase hbase-examples hbase-example HBase数据读写操作的应用开发示例。 通过调用HBase接口可实现创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能。 hbase-rest-example

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    导入并配置MapReduce样例工程 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。 操作步骤 参考获取 MRS 应用开发样例工程,下载样例工程到本地。 导入样例工程到Eclipse开发环境。 打开Eclipse,选择“File

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  • MRS各组件样例工程汇总

    spark-examples SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbaseScalaExample

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  • 使用Loader导出MRS集群内数据

    小”,请配置“Map数”。 HBASE HBase实例 在HBase作业中,Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。如果选定的HBase服务实例在集群中未添加,则此作业无法正常运行。 个数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于“3000”。

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  • 使用Loader导出数据

    小”,请配置“Map数”。 HBASE HBase实例 在HBase作业中,Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。如果选定的HBase服务实例在集群中未添加,则此作业无法正常运行。 个数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于“3000”。

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时,只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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  • 典型场景:从HBase导出数据到HDFS/OBS

    ”中选择“HBASE”,设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名 解释说明 示例 HBase实例 在HBase作业中,Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。如果选定的HBase服务实例在集群中未添加,则此作业无法正常运行。 HBase 个数 配置

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  • 使用Loader从HBase导出数据到HDFS/OBS

    ”中选择“HBASE”,设置数据源信息。 表1 输入设置参数 参数名 解释说明 示例 HBase实例 在HBase作业中,Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。如果选定的HBase服务实例在集群中未添加,则此作业无法正常运行。 HBase 个数 配置

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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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  • 配置Spark读取HBase表数据

    on HBase所创建的表,支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前,确认HBase中已存在对应HBase表,下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表,命令如下: create table hbaseTable

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时,只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    mponents/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗

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  • 配置HBase主备集群容灾

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true表名 保存源数据的目录 例如,hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase

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  • 配置Spark读取HBase表数据

    on HBase所创建的表,支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前,确认HBase中已存在对应 HBase表,下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表,命令如下: create table hbaseTable

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • 编译并运行MapReduce应用

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”和“hive-site.xml

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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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  • HBase BulkLoad和Put应用场景说明

    bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件,再将HFile文件注册HBase,因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源,也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction,导致查询速度急剧下降。 错误

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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