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 合并文件 更多内容
  • MapReduce Shuffle调优

    描述 默认值 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold 内存合并进程的文件数阈值。累计文件数达到阈值时会发起内存合并及溢出到磁盘。小于等于0的值表示该阈值不生效且仅基于ramfs的内存使用情况来触发合并。 1000 mapreduce.reduce

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  • MapReduce Shuffle调优

    描述 默认值 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold 内存合并进程的文件数阈值。累计文件数达到阈值时会发起内存合并及溢出到磁盘。小于等于0的值表示该阈值不生效且仅基于ramfs的内存使用情况来触发合并。 1000 mapreduce.reduce

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  • 合并CBO优化

    合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化,但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO(Cost-Bsed Optimizer)是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后,CBO优化器可以基于表和列的统计信息,进行一系列的估算,最终选择出合适的查询计划。

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  • 合并CBO优化

    合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化,但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO(Cost-Bsed Optimizer)是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后,CBO优化器可以基于表和列的统计信息,进行一系列的估算,最终选择出合适的查询计划。

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  • 创建Squash合并

    创建Squash合并 Squash合并是将合并请求的所有变更提交信息合并为一个,以此简洁提交信息。当您在处理功能分支只关注当前提交进度,而不关注提交信息时,可使用squash merge。 当勾选Squash合并,可将源分支的多个连续变更记录合并为一个提交记录(Squash提交信息),提交到目标分支。

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    下载认证凭据”下载认证凭据文件,保存后解压得到该用户的“user.keytab”文件与“krb5.conf”文件。 准备运行环境配置文件 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。

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    )与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    )与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • Loader基本原理

    Table)中。 在MapReduce作业的提交阶段,将数据从临时表迁移到正式表中。 数据导出到文件系统 在MapReduce作业的Map阶段,从HDFS或者HBase中抽取数据,然后将数据写入到文件 服务器 临时目录中。 在MapReduce作业的提交阶段,将文件从临时目录迁移到正式目录。

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  • PO收货打印【合并】

    PO收货打印【合并】 【功能说明】 用于PC端采集点收并打印供应商到货物料的合并批次,并自动创建采购送货单及送货单明细 【操作步骤】 物料批次打印:选择供应商,选择采购单号,根据采购单号过滤产品料号,选择产品料号 -> 依次输入生产日期、生产批次、启动数量、备品启动数量、每包标准个数、每箱标准包数

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  • 订单拆分合并

    具体操作: 客户首先需要在【发货单管理】维护业务单据信息。 勾选两个订单,单击“确认发货”按钮,选择合并发货,选择合并发货的条件,以及生成的送货单的业务类型,若符合,合并发货的条件,两个发货单将合并生成一个送货订单。 图5 发货单管理 父主题: 实施步骤

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  • 送货批号采集【合并】(PDA)

    送货批号采集【合并】(PDA) 【功能说明】 用于采集供应商的非系统生成的物料批号,并与送货单绑定 【操作步骤】 查询送货单号:选择查询条件:开始日期和结束日期必选,默认为当前日期的前一个月,业务类型和工厂名称根据需要选择 -> 单击“获取送货单”按钮,查询出符合条件的送货单; 图1

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  • 合并段(Java SDK)

    合并段(Java SDK) 功能说明 如果用户上传完所有的段,就可以调用合并段接口,系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前,用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息拷贝到对象元数据中,其处理过程和普通

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  • 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错

    在读取HDFS文件阶段内存溢出了,一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多,如果很多,减少文件数量,提前先合并文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。 增大h

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务异常,临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除? MR任务即MapReduce任务,关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多,占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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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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  • 送货批次打印【合并】(PDA)

    送货批次打印【合并】(PDA) 【功能说明】 用于PDA合并启动送货批号并打印,支持补印和删除; 【操作步骤】 送货单查询:输入查询条件:开始日期和结束日期必输,默认当前日期的前一个月,选择业务类型和工厂名称 -> 单击“获取单据列表”按钮,查询出符合条件的送货单列表; 图1 送货单查询

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  • 合并CarbonData表Segments

    merge”,每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并,那么合并将于数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1:合并合并的segment。 Level 2:合并合并的segment,以形成更大的segment。 Major合并: 在Major合并中,许多seg

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  • 合并CarbonData表Segments

    merge”,每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并,那么合并将于数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1:合并合并的segment。 Level 2:合并合并的segment,以形成更大的segment。 Major合并: 在Major合并中,许多seg

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