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 读 hbase 更多内容
  • 使用HBase BulkLoad功能提示权限不足如何处理

    导入HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/hfile ImportTable 父主题: HBase常见问题

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  • 配置HBase主备集群容灾

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true表名 保存源数据的目录 例如,hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase

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  • 删除索引

    场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具删除某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to

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  • 索引信息查询

    用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前 MRS 提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 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 resourceManager

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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  • Hbase

    Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行,可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没

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  • 租户使用HBase BulkLoad功能提示权限不足如何处理

    导入HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/hfile ImportTable 父主题: HBase常见问题

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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后,“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令,加载HFiles: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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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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  • 创建HBase全局二级索引

    如果未指定具体列的数据类型,则使用默认数据类型(string)。 删除HBase全局二级索引 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明

    30201001,13,'367392332','sffa1','',''); 执行BulkLoad任务更新数据 hbase org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t TEST_TABLE -i /tmp/test.csv,test.csv内容如下:

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  • 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引

    使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下: 在表中预先存在大量数据的情况下,可能希望在某个列

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  • 功能总览

    从零开始使用HBase HDFS组件 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者

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  • MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常

    MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 问题 HBase bulkload任务有210000个map和10000个reduce,MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常。 For more

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMapp

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  • MRS 3.1.2-LTS.3版本说明

    0 KrbServer 1.18 LdapServer 2.7.0 Loader 1.99.3 Mapreduce 3.1.1 Oozie 5.1.0 Phoenix(集成在HBase中) 5.0.0 Ranger 2.0.0 Spark2x 3.1.1 Tez 0.9.2 Yarn

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