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
  • 多表连接查询

    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)。 外连接:左外连接(LEFT

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  • 多表连接查询

    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)。 外连接:左外连接(LEFT

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  • 多表级联建模

    多表级联建模 在数据分析时,当需要分析的数据存储在不同的表,您可以通过数据关联,把多个表连接起来,形成模型进行数据分析。 DataArts Insight支持左外连接、内连接、右外连接、全连接的连接方式。 本节操作介绍多表关联的操作步骤。 关联关系 左外连接:是以左表为基础,根据

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  • MapReduce服务 MRS

    Hive的JDBC接口调用样例 MapReduce服务 MRS HBase通用API使用样例 14:22 HBase通用API使用样例 MapReduce服务 MRS HBase Rest接口调用样例 14:13 HBase Rest接口调用样例 MapReduce服务 MRS HBase thrift接口调用样例

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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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  • 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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  • 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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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env,并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env,并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env,并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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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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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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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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  • 编译并运行MapReduce应用

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”和“hive-site.xml

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  • 使用Import工具导入数据

    统时必须要以file://开头。 例如: ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import t1 file:///tmp/sequencefile 父主题: HBase数据批量导入

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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 </path/for/output>

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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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  • 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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  • 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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