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 mapreduce 压缩 更多内容
  • TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码

    TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码 问题现象 Hive查询结果表做压缩存储(ARC4),对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时,在beeline中进行如下设置。

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  • 新建Hadoop集群配置

    新建Hadoop集群配置 集群配置管理支持新建、编辑或删除Hadoop集群配置。 Hadoop集群配置主要用于新建Hadoop类型连接时,能够简化复杂的连接参数配置,如图1所示。 图1 使用集群配置前后对比 CDM 支持的Hadoop类型连接主要包括以下几类: MRS 集群:MRS HDFS,MRS

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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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  • 配置智能压缩

    配置智能压缩 开启智能压缩功能时,CDN会自动压缩您的静态文件。智能压缩能够有效缩小传输文件的大小,提升传输效率,减少带宽消耗。智能压缩包含Gzip压缩和Brotli压缩,Brotli压缩的性能比Gzip压缩提升约15%~25%。 注意事项 如果源站配置了MD5值校验,请勿开启此

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  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJE CTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPA RAM ETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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  • 字段压缩

    字段压缩 为了减少数据页面存储空间占用,节省成本,TaurusDB推出细粒度的字段压缩,提供ZLIB和ZSTD两种压缩算法,用户可以综合考虑压缩比和压缩解压性能影响,选择合适的压缩算法,对不频繁访问的大字段进行压缩。同时,字段压缩特性提供自动压缩的能力,帮助用户更方便地使用此特性。

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  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_OBJECT GS_ILM_PARAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题: 系统表

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  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJECTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPARAMETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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  • OLTP表压缩

    OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_OBJECT GS_ILM_PARAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题: 系统表

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  • 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表

    使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现,相较于ZSTD而言,压缩读写效率和压缩率更优,并允许用户设置压缩级别,以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式,而普通的Z

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  • Impala应用开发简介

    这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • Impala应用开发简介

    这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    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 jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site

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  • Impala应用开发简介

    这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • 压缩NLP大模型

    在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”,单击界面右上角“创建压缩任务”。参考表1创建模型压缩任务。 表1 模型压缩任务参数说明 参数类别 参数名称 说明 压缩配置 压缩模型 选择需要进行压缩的模型,可使用来自资产的模型或任务的模型。 压缩策略 例如,可使用INT8压缩策略,同等QPS目标下,INT8可以降低推理显存占用。

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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    例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    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 jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 13405 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting

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  • 使用MaaS压缩模型

    16两种压缩策略。 表1 压缩策略的适用场景 压缩策略 场景 SmoothQuant-W8A8 长序列的场景 大并发量的场景 AWQ-W4A16 小并发量的低时延场景 更少推理卡数部署的场景 约束限制 表2列举了支持模型压缩的模型,不在表格里的模型不支持使用MaaS压缩模型。 表2

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