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 启动 mapreduce 更多内容
  • 配置Hadoop数据传输加密

    ,需要使用安全加密通道,配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考: MRS 3.2.0之前版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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  • YARN Java API接口介绍

    MapReduce访问多组件样例代码,实现建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题: YARN接口介绍

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  • 往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException”

    v/BigData/hadoop/data1/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data2/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data3/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data4/dn/current

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  • MRS可以做什么?

    MRS可以做什么? 问: MapReduce Service(MRS)可以做什么? 答: MapReduce服务(MapReduce Service)为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎,支持 数据湖 、数

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  • 快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群

    见账户充值。 已准备具有创建MRS集群权限的IAM用户,详细操作请参见创建IAM用户并授权使用MRS。 步骤一:创建MRS集群 进入购买MRS集群页面。 在服务列表中搜索“ MapReduce服务 MRS”,进入MRS服务管理控制台。 单击“购买集群”,进入“购买集群”页面,选择“快速购买”页签。

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    codec为“org.apache.hadoop.io.compress.ZStandardCode”: set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.map.output.compress=true; set mapreduce.map.output

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和MRS大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop)

    10.0.100:25000,10.10.0.101:25000',hdfscfgpath '/opt/hadoop_client/HDFS/hadoop/etc/hadoop',type'HDFS'); 在可选项options里面写入了HDFS集群对应的NameNode的IP

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  • HDFS与其他组件的关系

    HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件,HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。

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  • 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式?

    apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec org.apache.hadoop.io.compress

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduceHadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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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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  • Hive配置类问题

    heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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  • 通过启动配置启动调试会话

    通过启动配置启动调试会话 启动配置允许您配置并保存各种调试场景的调试细节设置。有关使用启动配置的更多信息,请参阅“启动配置”。 从CodeArts IDE主工具栏上的配置列表中选择所需的启动配置,并按 “F5” / “F11” / “Shift+F9”(IDEA快捷键)。 执行以下操作之一:

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • 服务启动

    服务启动 启动DM,进入下图中的bin目录下,输入命令 ./startmanager.sh 启动DM服务; 图1 服务启动1 创建单独的应用 服务器 。 仍然使用上面的方法,通过命令行创建,如下: 图2 服务启动2 ./manageprofiles.sh -create -templatePath

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  • 启动命令

    启动命令 启动步骤如下 启动DM,进入bin目录下,输入命令 startmanager 启动DM服务 启动ND01,进入app01的bin目录下,输入命令startnode 启动ND服务 启动ND02,进入app02的bin目录下,输入命令startnode 启动ND服务 父主题:

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  • 启动应用

    启动应用 双击生成的EXE。 在应用列表中找到“VR云渲游客户端”。 打开“VR云渲游客户端”后,允许应用获取相应权限,即可连接至VR云渲游平台开启云3D业务。 父主题: 客户端开发

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