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

 
 

    maven 写mapreduce 更多内容
  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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  • MapReduce Shuffle调优

    Merge阶段的调优 通过调整如下参数减少reduce磁盘的次数。 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。 表3 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold

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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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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce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(applicat

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(applica

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  • Hive基本原理

    它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce,性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业(这样只需一次HDFS,且中间节点较少),从而大大提升DAG作业的性能。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    lue记录为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口,指定MapReduce作业的输出key的类型,也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.output

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  • 配置CodeArts Artifact中Maven仓库的清理策略

    配置CodeArts Artifact中Maven仓库的清理策略 制品仓库清理策略支持自动/手动批量删除满足清理条件的制品,策略减少了仓库存储空间的浪费,使仓库内制品清晰明了,有效保障了制品在开发、测试、部署、上线等步骤间的有序流转。 背景信息 Maven制品的快照(SNAPSHOT)是

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  • MapReduce Java API接口介绍

    lue记录为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口,指定MapReduce作业的输出key的类型,也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.output

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    hdfs://hacluster/”,勾选“user”的“读”、“”、“执行”和“递归”。 如果要执行多组件用例,还需: 选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/ > tmp”,勾选“hive-scratch”的“读”、“”、“执行”,若存在“examples”

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  • 准备MapReduce开发环境

    准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • 配置AM作业自动保留

    aster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数,但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了,那ResourceManager将会覆这个单独的最大尝试次数。取值范围大于等于1。 2 父主题: Yarn企业级能力增强

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  • 配置AM作业自动保留

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  • Hive常见问题

    HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 Hive是否支持对同一张表或分区进行并发数据 Hive是否支持向量化查询 Hive表的HDFS数据目录被误删,但是元数据仍然存在,导致执行任务报错

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    are/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-hs-plugins-3.1.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-nativetask-3

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  • MapReduce基本原理

    然后根据它们的键缩小键/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 MapReduce通过实现YARN的Client和A

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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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