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

 
 

    hbase mapreduce 多表 更多内容
  • 多表级联建模

    多表级联建模 在进行数据分析的过程中,可能会遇到需要处理分散在不同表格中的数据,通过多表级联,您可以将这些分散的数据表连接起来,构建一个综合的数据模型进行深入分析。多表级联不仅能够跨越不同的数据源,还能够整合来自多个表格的信息,从而使得分析结果更加全面。DataArts Insi

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  • GaussDB(DWS)多表连接查询

    GaussDB (DWS)多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询,多表之间的连接是必不可少的。连接分为:内连接和外连接两大类,每大类中还可进行细分。 内连接:标准内连接(INNER JOIN),交叉连接(CROSS JOIN)和自然连接(NATURAL JOIN)。

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  • GaussDB(DWS)多表连接查询

    GaussDB(DWS)多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询,多表之间的连接是必不可少的。连接分为:内连接和外连接两大类,每大类中还可进行细分。 内连接:标准内连接(INNER JOIN),交叉连接(CROSS JOIN)和自然连接(NATURAL JOIN)。

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  • 迁移HBase索引数据

    ,例如“/user/hbase/t1”。 例如,hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时,只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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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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  • Loader基本原理

    Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务,不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错,在作业任务执行失败时,可以重新调度。 数据导入到HBaseMapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    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。 更多详细信息请参见:http://hbase

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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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  • 视频帮助

    创建 MRS 集群 04:11 创建MRS集群 MapReduce服务 MRS 修改服务配置参数 04:01 MRS修改服务配置参数指导 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群弹性伸缩 03:44 配置MRS集群弹性伸缩 MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    mponents/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗

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  • 恢复单表/多表到新集群

    恢复单表/多表到新集群 操作场景 集群粒度的快照和Schema粒度的快照,可以指定快照备份集中的单表/多表恢复到新集群。通常用户在业务操作中,对某个表中的数据进行了错误操作或者误删,需要对此表找回数据时使用该功能,找到最新包含该表数据的快照,将数据恢复到一个新集群中。在不破坏原集

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  • 多表连接场景下DISTINCT优化

    多表连接场景下DISTINCT优化 对于多表连接+DISTINCT场景,MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果,当表连接数量多或基表数据量大时,需要扫描的数据量很大,导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT,尤其多表连接下DISTINCT的查询效率,TaurusDB在执行优

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  • 多表连接场景下DISTINCT优化

    多表连接场景下DISTINCT优化 对于多表连接+DISTINCT场景,MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果,当表连接数量多或基表数据量大时,需要扫描的数据量很大,导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT,尤其多表连接下DISTINCT的查询效率,TaurusDB在执行优

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • HBase shell客户端在使用中有INFO信息打印在控制台导致显示混乱

    hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等命令,执行结果请在日志文件“HBase客户端安装目录/HBase/hbase/logs/hbase.log”中查看。 切换到HBase客户端安装目录,执行以下命令使配置生效。 cd HBase客户端安装目录 source

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时,只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    密key的读权限。 检查目录“/tmp/hbase”的权限,需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

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