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 多文件输出 更多内容
  • 输出算子

    输出算子 Hive输出 Spark输出输出 文件输出 HBase输出 ClickHouse输出 父主题: 算子帮助

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  • Spark输出

    Spark输出 概述 “Spark输出”算子,用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储格

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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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  • MapReduce应用开发简介

    shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,终止MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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  • 仿真求解结果的输出文件保存在哪?

    一个“inputFiles”的文件夹保存作业的输入文件,一个“outputFiles”文件夹保存作业的输出文件,如图1所示。 图1 作业输入输出文件 父主题: 工业仿真云平台服务

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  • MapReduce应用开发简介

    shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,终止MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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  • 数据存储输出

    数据存储输出 算子简介 名称: 数据存储输出 功能说明: 数据输出到指定的数据存储。 约束:下游不允许接任何算子。 算子配置 基础配置项 算子名称: 配置项英文名:name 说明: 算子名称,对算子进行个性化的命名,以辅助增加可读性。支持中文、英文、数字、中划线、下划线,长度小于等于64个字符。

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  • 查询execution输出

    查询execution输出 功能介绍 查询执行结果的输出。 URI GET /v1/executions/{execution_id}/outputs 请求消息 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 execution_id 是 String 执行结果ID,即创建execution接口返回值。

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  • 获取项目输出

    获取项目输出 功能介绍 该接口用于查询项目的北向输出。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/north/progress/output?progressId={progressId}&type={type} 参数说明 参数名

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  • 输出模块

    输出模块 构造一个用于输出的显示器 输出一帧图片 上传文件 上传缓冲区数据 发送消息 播放音频文件 示例-输出

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  • 创建输出流

    创建输出流 CloudTable HBase输出流 CloudTable OpenTSDB输出流 MRS OpenTSDB输出 CSS Elasticsearch输出流 D CS 输出流 DDS输出流 DIS输出流 DMS输出流 DWS输出流(通过JDBC方式) DWS输出流(通过OBS转储方式)

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  • SMN输出流

    SMN输出流 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据输出到消息通知服务(SMN)中。 消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务,它大大简化系统耦合,能够根据用户的需求,向订阅终端主动推送

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  • DMS输出流

    的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。创建DMS Kafka输出流的语法与创建开源Apache Kafka输出流一样,具体请参见MRS Kafka输出流。 父主题: 创建输出

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  • 标准输出配置

    标准输出配置 通过添加指定采集容器标准输出标签,用户可以指定采集pod下的对应容器名的标准输出日志。用户在pod的yaml中spec:template:metadata:annotations:字段增加以下字段来实现指定要采集的容器名称。 kubernetes.AOM.log.stdout:

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  • DIS输出流

    field2”。 enable_output_null 否 当编码格式为json时,需使用该参数来配置是否输出空字段。 当该参数为“true”表示输出空字段(值为null),若为“false”表示不输出空字段。默认值为“true”。 encode_class_name 否 当encode为us

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  • RDS输出流

    RDS输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库(RDS)中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互

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  • ClickHouse输出

    ClickHouse输出 概述 “ClickHouse输出”算子,用于配置已生成的字段输出到ClickHouse表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:ClickHouse表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 数据库名 配置ClickHouse表所在的数据库

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  • MapReduce应用开发简介

    shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,终止MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce开源增强特性

    多个JHS操作同一文件冲突。 支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件,将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹“/tmp/examples/multi-compon

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