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
  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop

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  • 配置MapReduce Job基线

    配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础,一切调优项效果的检查,都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则: 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一:充分利用集群资源。

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop

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  • 配置MapReduce Job基线

    配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础,一切调优项效果的检查,都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则: 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一:充分利用集群资源。

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) M

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  • MapReduce服务 MRS

    组件分开部署,避免资源争抢。 创建自定义拓扑集群 文件管理 用户通过“文件管理”页面可以在分析集群进行文件夹创建、删除,文件导入、导出、删除操作,暂不支持文件创建功能。 导入: MRS 目前只支持将OBS上的数据导入至HDFS中。上传文件速率会随着文件大小的增大而变慢,适合数据量小的场景下使用。

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  • 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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  • 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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  • 运行MapReduce作业

    运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    IDEA工具,同时完成JDK、Maven等初始配置。 准备MapReduce开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中,需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群,配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件,可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序

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  • 配置监控指标数据转储

    说明:实际的文件中不存在对应的文件格式标题。 监控文件上传间隔: 监控文件上传时间间隔可以在页面通过“转储时间间隔(秒)”配置,目前支持30s-300s之间均可。配置完成后,系统会按照指定的时间间隔,将文件定期上传到对应的FTP/S FTP服务器 。 监控指标说明文件 指标全集文件 指标全

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  • Hive与其他组件的关系

    项目,Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop 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。

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  • 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败

    为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败? 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时,ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 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。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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  • 通过Java API提交Oozie作业开发思路

    API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,仅job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”需根据实际情况设置。 完成导入并配置Oozie样例工程操作后即可执行通过Java

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  • 通过Java API提交Oozie作业开发思路

    本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,只是job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”不一样。 完成导入并配置Oozie样例工程操作后即可执行通过Java

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  • Mapreduce应用开发规则

    Text, IntWritable> { /** * map的输入,key为原文件位置偏移量,value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key,value为文件分割方法InputFormat提供,用户不设置,默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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  • Mapreduce应用开发建议

    codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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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