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 spark 对比 更多内容
  • 新增作业并执行(废弃)

    需要以“/”或“s3a://”开头。OBS路径不支持KMS加密的文件或程序。 Spark Script需要以“.sql”结尾,MapReduceSpark Jar需要以“.jar”结尾,sql和jar不区分大小写。 说明: 作业类型为MapReduceSpark时,jar_path参数为必选。 input 否

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  • 从MRS导入数据概述

    MRS 导入数据概述 MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS)是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群,对外提供大容量数据的存储和分析能力,可解决用户的数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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  • 参数对比列表

    参数对比列表 在进行数据库迁移时,为了确保迁移成功后业务应用的使用不受影响, 数据复制服务 提供了参数对比功能帮助您进行源库和目标库参数一致性对比。 本章节针对不同的引擎版本,列举了常见的常规参数及性能参数,方便您在使用参数对比功能时进行参考。 MySQL 5.6版本 表1 MySQL5

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  • 视频会议资源对比

    视频会议资源对比 您可以先了解会议服务销售套餐,根据企业典型应用场景,挑选合适的购买方案。 对比项 云会议室 会议并发 应用场景 周期性例行会议为主,且与会人数相对固定 企业人数多,开会灵活 销售模式 云会议室 云会议室+专业硬件+硬件接入账号 会议并发 会议并发+专业硬件+硬件接入账号

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  • 销售菜单新旧版对比

    销售菜单新旧版对比 基于合作伙伴开展业务旅程,结合产品目标、用户需求,以及现有信息架构综合进行设计。将菜单根据主题相关性、逻辑性、一致性以及层次结构重新分类组合。从获客拉新—增长消费—业绩激励—持续运营逐步演进,易于扩展,确保可灵活兼容未来内容变动或增加,保证后续迭代周期内的架构稳定、有序。

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  • 创建对象级对比任务

    创建对象级对比任务 功能介绍 创建对象级对比任务。 URI POST /v3/{project_id}/jobs/{job_id}/object/compare 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一Region下的Project

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  • 对比数据实例

    对比 数据实例 功能介绍 通过此接口可以对比某个模型数据实例的不同版本的属性和关系。建议使用数据建模引擎(xDM Foundation,简称xDM-F)新增的差异对比功能,即使用instance-attrs-comparison和instance-relation-comparis

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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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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  • 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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  • 获取MRS应用开发样例工程

    本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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  • 节点参考

    FDI Job DLI Flink Job DLI SQL DLI Spark DWS SQL MRS Spark SQL MRS Hive SQL MRS Presto SQL MRS Spark MRS Spark Python MRS ClickHouse MRS HetuEngine

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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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  • 组件介绍

    KafkaManager KrbServer及LdapServer Kudu Loader Manager MapReduce Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

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  • MRS作业类型介绍

    SQL作业。 SparkSubmit:提交Spark Jar和Spark Python程序,运行Spark Application计算和处理用户数据。 SparkScript:提交SparkScript脚本,批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL:使用Spark提供的类似SQL的Spark

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句,任务一直卡住,打印的信息如下: spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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  • DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别?

    DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别? DLI和MRS都支持Spark组件,但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务,用户对Spark组件不感知,仅仅可以使用该服务,且接口为封装式接口。 DLI的

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  • 基线运维约束限制

    confwhitelist”添加配置项值“mapreduce.job.priority”即可。 图1 hive.security.authorization.sqlstd.confwhitelist配置 保存并重启Hive服务。 MRS节点优先级功能包含节点:MRS Spark SQL、MRS Hive

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句,任务一直卡住,打印的信息如下: spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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