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 排序 更多内容
  • Hadoop对接OBS

    生成。 将hadoop-huaweicloud-x.x.x-hw-y.jar拷贝到/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/tools/lib和/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/common/lib目录下。 hadoop-huaweicloud-x

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  • 快速使用Hadoop

    org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如,选择hadoop-x.x.x版本,下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”,解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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  • 预测接口(排序)

    预测接口(排序) 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是

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  • 排序策略

    排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练,具体包括如下内容: 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

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  • 进行排序

    进行排序 对表单中的字段进行排序设置。 进行排序 参考登录零代码工作台中操作,登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中,单击对应的应用,进入应用开发页面。 在表单页面,单击“排序”。 图1 单击隐藏 在弹出的页面,单击“选择字段进行排序”。 根据业务需求,选择所需的字段、设置排序规则后,单击“排序”。

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  • 提交排序作业

    提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题: 作业相关API

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  • 排序查询结果

    的概念是模糊的,并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序,比如,文档的修改时间,内置的排序函数等。也可以自定义排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数: 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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  • 排序查询结果

    念是模糊的,并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序,比如,文档的修改时间,内置的排序函数等。也可以开发自己的排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数: 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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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应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 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(application/job)通常会把

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  • 新建Hadoop集群配置

    新建Hadoop集群配置 集群配置管理支持新建、编辑或删除Hadoop集群配置。 Hadoop集群配置主要用于新建Hadoop类型连接时,能够简化复杂的连接参数配置,如图1所示。 图1 使用集群配置前后对比 CDM 支持的Hadoop类型连接主要包括以下几类: MRS 集群:MRS HDFS,MRS

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec,org.apache.hadoop.io.compress

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  • 排序查询结果

    念是模糊的,并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序,比如,文档的修改时间,内置的排序函数等。也可以开发自己的排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数: 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site

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  • (可选)调整员工排序

    (可选)调整员工排序 管理员可调整部门人员的排序,置顶某个员工,方便查看关键人员的信息。 在员工管理界面,单击“调整排序”。 拖动员工信息列表到某个位置,进行排序。 在搜索框中,搜索某个员工,单击,可置顶该员工。 父主题: 通讯录

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。可以尝试将语句改写为子查询,使排序下推。

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec,org.apache.hadoop.io.compress

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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  • 提交排序任务API

    提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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