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 文件操作 更多内容
  • MapReduce应用开发简介

    shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,终止MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    FS服务,否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序,操作步骤如下。 在“/opt/client/conf”文件夹中创建文件“jaas_mr.conf”,文件内容如下: Client { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    目前是统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在MapReduce样例工程代码中,test@HADOOP.COM、user.keytab和krb5.conf为示例,实际操作时请联系管理员获取相应账号对应权限的keytab文件和krb5.conf文件,并将keytab文件和krb5.conf文件放入到样例代码中的

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    导入并配置MapReduce样例工程 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。 操作步骤 参考获取 MRS 应用开发样例工程,下载样例工程到本地。 导入样例工程到Eclipse开发环境。 打开Eclipse,选择“File

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  • Hive应用开发常用概念

    Hive应用开发常用概念 keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在MRS产品中进行API方式认证。 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language,类SQL语句。

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  • MapReduce开源增强特性

    同一时刻,只有一个节点启动JHS进程,防止多个JHS操作同一文件冲突。 支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程

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  • 支持文件系统挂载的操作系统

    支持文件系统挂载的操作系统 已通过兼容性测试的操作系统如表1所示。 表1 支持文件系统挂载的操作系统列表 类型 版本范围 SFS容量型文件系统 通用文件系统 SFS Turbo文件系统 CentOS CentOS 5,6,7 for x86 √ √ √ Debian Debian

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    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。 kinit 组件业务用户 代码认证: 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证。

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    ,则表示集群不支持此功能,需要按照如下操作增加该参数或修改参数值进行开启。 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中进行如下配置。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的config目录下,例

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件,然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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  • 支持文件系统挂载的操作系统

    支持文件系统挂载的操作系统 已通过兼容性测试的操作系统如表1所示。 表1 支持文件系统挂载的操作系统列表 类型 版本范围 CentOS CentOS 5,6,7 for x86 Debian Debian GNU/Linux 6,7,8,9 for x86 Oracle Oracle

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    如果集群开启了ZooKeeper SSL,则运行该样例前,需要检查配置文件mapred-site.xml(准备运行环境中样例工程的“conf”配置文件目录中获取)的配置项“mapreduce.admin.map.child.java.opts”和“mapreduce.admin.reduce.child.java

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    ,则表示集群不支持此功能,需要按照如下操作增加该参数或修改参数值进行开启。 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中进行如下配置。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的config目录下,例

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  • MapReduce大任务的AM调优

    多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口: 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。

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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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  • 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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