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的writable 更多内容
  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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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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  • MapReduce常见问题

    MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区任务黑名单异常如何处理

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  • 配置MapReduce Job基线

    参数配置-2 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成数据块最大大小。 由用户定义分片大小设置及每个文件block大小设置,可以计算分片大小。计算公式如下: splitSize

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  • 运行MapReduce作业

    用户已经将作业所需程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。 如果作业程序需要读取以及分析OBS文件系统中数据,需要先配置 MRS 集群存算分离,请参考配置MRS集群存算分离。 通过管理控制台提交作业 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”,选中一个运行中集群并单击集群名称,进入集群信息页面。

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录 FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作集群名称 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“Re

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

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  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应task是否发生过多次GC,以及GC时间占总task运行时间之比。通常,GC时间不应超过task运行时间10%,即GC time

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区任务黑名单异常如何处理

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  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应task是否发生过多次GC,以及GC时间占总task运行时间之比。通常,GC时间不应超过task运行时间10%,即GC time

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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  • MapReduce应用开发简介

    输入数据集切分为若干独立数据块,由map任务(task)以完全并行方式来处理。框架会对map输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务调度和监控,以及重新执行已经失败任务。 MapReduce主要特点如下:

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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开源增强特性

    来进行统一日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS,在一定程度上可以减少日志文件数量。但在规模较大且任务繁忙集群上,经过长时间运行,HDFS依然会面临存储日志文件过多问题。 以

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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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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)并发数。 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘,多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘IO性能非常低下。为了改善磁盘性能,请确保客户端并发访问磁盘数不大于3。 最大并发container数量应该为[2.5 *

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