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 配置文件 更多内容
  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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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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  • Mapreduce应用开发规则

    Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段,会执行map()及setup()方法。 正确示例: public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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  • 通过Java API提交Oozie作业开发思路

    数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,仅job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”需根据实际情况设置。 完成

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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作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开

    回答 JobHistoryServer地址(mapreduce.jobhistory.address / mapreduce.jobhistory.webapp.<https.>address)是MapReduce参数,MapReduce客户端提交作业时,会将此地址随任务一起提交给

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  • 检查配置文件格式

    检查配置文件格式 为快速检验本地配置文件的格式是否正确,可执行如下命令: hcloud configure test hcloud configure test 配置文件格式正确 父主题: 配置信息管理

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  • 模型配置文件编写说明

    模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式,参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 业务配置文件维护

    “更新时间”或“配置文件描述”进行筛选,查询指定条件下的业务配置文件。 图1 查询业务配置文件 编辑配置文件 在业务配置文件维护页面: 单击序号右侧的,展开配置文件版本列表。 单击操作列的,启用历史版本的配置文件。 单击操作列的,进入编辑修改页面,提交后配置文件会升级至最新版本并启用。

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到“conf”目录下(例如“/opt/client/conf”,该目录需要与2上传的“MRTest-XXX.jar”包所在目录相同)。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP,那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例

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  • 准备连接Kafka集群配置文件

    准备连接Kafka集群配置文件 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,用于验证应用程序运行。 场景一:准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。 登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”(MRS 3.3

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  • 准备Spark连接集群配置文件

    tar”,解压后得到“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig_ConfigFiles.tar”,继续解压该文件。 进入客户端配置文件解压路径“*\Spark\config”,获取Spark配置文件,并所有的配置文件导入到Spark样

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  • 准备连接Kafka集群配置文件

    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。 用于程序调测或运行的节点,需要与MRS集群内节点网络互通,同时配置hosts 域名 信息。

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  • 通过Java API提交Oozie作业开发思路

    有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,代码示例只涉及了MapReduce作业,其他作业的API调用代码是一样的,只是job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”不一样。 完成导入并配置O

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