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 提交 更多内容
  • 提交Mapreduce作业

    提交Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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  • 提交Mapreduce作业

    提交Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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  • Hadoop jar包冲突,导致Flink提交失败

    将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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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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  • Hive与其他组件的关系

    HDFS文件系统上,Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduceMapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目,它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分

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  • 从零开始使用Hadoop

    source bigdata_env 执行如下命令提交wordcount作业,从OBS读取数据并将执行结果输出至OBS: hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1-*.jar

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  • SQL on Hadoop

    SQL on Hadoop DWS支持直接读取存储在Hadoop HDFS文件系统上的结构化数据,对外提供标准SQL语言查询接口,通过向量引擎完成Hadoop原生数据的复杂分析查询工作。 技术架构 DWS将HDFS上存储的结构化数据映射为外部表,从而重用已有的成熟数据库SQL编译

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  • Java API

    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.mapred.JobConf:MapReduce作业的配置类,是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache.hadoop.mapreduce

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  • Java API

    Java API 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.mapred.J

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  • Java API

    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.mapred.JobConf:MapReduce作业的配置类,是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache.hadoop.mapreduce

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  • Java API

    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.mapred.JobConf:MapReduce作业的配置类,是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache.hadoop.mapreduce

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  • Java API

    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.mapred.JobConf:MapReduce作业的配置类,是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache.hadoop.mapreduce

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  • 准备kerberos认证

    用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写入安全认证代码,确保MapReduce程序能够正常运行。 安全认证有两种方式。 命令行认证 提交MapReduce应用程序运行前,在MapReduce客户端执行如下命令获得认证。

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  • 从零开始使用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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  • 从零开始使用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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  • REST API

    API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client

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  • 配置使用分布式缓存

    tarball运行MR任务的例子: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site.xml 10 10 父主题: 使用Mapreduce

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  • REST API

    API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用: http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-clien

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  • 配置使用分布式缓存

    tarball运行MR任务的例子: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site.xml 10 10 父主题: 使用Mapreduce

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