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 stage 更多内容
  • 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可以直接参考官方网站上的描述: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

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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可以直接参考官方网站上的描述: 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

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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基本原理

    据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力,这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务,在分布式环境下也能完成。 更多信息,请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示,MapReduce通过实现YARN的Clien

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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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  • 创建发布环境和环境变量(可选)

    量“Path”,变量值“/Stage/test”,则API在发布到环境1时,使用“/Stage/test”代替“Path”,在环境1中调用此API时,后端服务请求Path为“/Stage/test”。在环境2中创建了变量“Path”,变量值“/Stage/AA”,则API在发布到

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  • 创建环境变量

    th”,变量值“/Stage/test”,则API在发布到环境1时,使用“/Stage/test”代替“Path”,API调用者在环境1中调用此API时,后端服务请求Path为“/Stage/test”。在环境2中创建了变量名“Path”,变量值“/Stage/AA”,则API在

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  • 应用发布上架

    应用发布上架 应用系统镜像制作(可选) 商品和IoT Stage对接的前提必须提供系统镜像,否则IoT Stage无法完成商品的自动化安装部署对接;镜像分两种:Docker镜像和VM镜像;厂家可根据系统能力制造相应的镜像; 假如厂家之前没有制作镜像,可根据以下指导完成镜像制作:

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  • 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象

    当前在默认配置下,在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。 当前大集群优化已增加将UI数据溢出到磁盘的优化,其溢出条件是每个Stage中的UI数据大小达到最小阈值5MB。如果每个Stage的task数较小,那么其UI数据大小可能达不到该阈值,从而导致该Stage的UI数据一直缓存在

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  • 镜像管理

    镜像是应用系统对接IoT Stage的基础,所有第三方物联网应用通过IoT Stage对接上线,需要提供应用系统镜像。IoT Stage支持的镜像类型:VM镜像和Docker镜像 上传镜像 搜索镜像 删除镜像 父主题: 应用托管

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  • 环境变量

    th”,变量值“/Stage/test”,则API在发布到环境1时,使用“/Stage/test”代替“Path”,API调用者在环境1中调用此API时,后端服务请求Path为“/Stage/test”。在环境2中创建了变量名“Path”,变量值“/Stage/AA”,则API在

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  • 创建发布环境和环境变量(可选)

    量“Path”,变量值“/Stage/test”,则API在发布到环境1时,使用“/Stage/test”代替“Path”,在环境1中调用此API时,后端服务请求Path为“/Stage/test”。在环境2中创建了变量“Path”,变量值“/Stage/AA”,则API在发布到

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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应用开发环境简介

    MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求:4.2。 安装JDK 版本要求:1.8版本。 父主题:

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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 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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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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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    (可选)创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程,您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具,选择“File > New > Project”,如图1所示。 图1 创建工程

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