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 job参数 更多内容
  • ETL Job

    ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据,经过数据准备对数据预处理后,导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点,不支持使用委托进行调度,建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度,详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置ETL

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  • Sub Job

    ub Job节点的作业。 子作业参数名称 是/否 当节点属性中子作业参数配置为空时,子作业使用自身参数变量执行。父作业的“子作业参数名称”不显现。 当节点属性中子作业参数配置了数据时,子作业将使用配置参数变量执行。此时父作业的“子作业参数名称”显现,并且节点属性中子作业参数配置的

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  • CDM Job

    时间-偏移量)。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置 CDM Job节点的参数。配置血缘关系用以标识数据流向,在数据目录模块中可以查看。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 CDM集群名称 是 选择待执行的CDM作业所属的CDM集群。 此处支持勾选两个CDM集群,用于提升作业可靠性。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName),Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端,用于配置作业属性,提交作业。 setMap

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    针对以上情况,可以通过将以下参数mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version”配置为“2”,来提升MR Job commit阶段的性能。 操作步骤 参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName),Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端,用于配置作业属性,提交作业。 setMapp

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  • MapReduce Java API接口介绍

    apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName),Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端,用于配置作业属性,提交作业。 setMap

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务异常,临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除? MR任务即MapReduce任务,关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多,占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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  • 手动配置Yarn任务优先级

    提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态,但由于集群或队列资源容量有限,仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job 3,此时会出现如下资源分配情况:当Job 1和Job 2中r

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  • 手动配置Yarn任务优先级

    提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态,但由于集群或队列资源容量有限,仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job 3,此时会出现如下资源分配情况:当Job 1和Job 2中r

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job:用户提交MR作业的接口,用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    apache.hadoop.mapreduce.Job - Running job: job_1456738266914_0006 29811 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Job job_1456738266914_0006

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    针对以上情况,可以通过将以下参数mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version”配置为“2”,来提升MR Job commit阶段的性能。 操作步骤 参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName),Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端,用于配置作业属性,提交作业。 setMapp

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    Job: Running job: job_1455853029114_0027 16/02/24 15:45:50 INFO mapreduce.Job: Job job_1455853029114_0027 running in uber mode : false 16/02/24 15:45:50

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    Job: Running job: job_1455853029114_0027 16/02/24 15:45:50 INFO mapreduce.Job: Job job_1455853029114_0027 running in uber mode : false 16/02/24 15:45:50

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1468241424339_0006 16/07/12 17:07:31 INFO mapreduce.Job: Job job_1468241424339_0006 running

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  • MapReduce Shuffle调优

    参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明

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  • MapReduce Shuffle调优

    参数入口: 进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 建议:配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明

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