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
  • 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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  • 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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  • 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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  • 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应用开发规则

    Text, IntWritable> { /** * map的输入,key为原文件位置偏移量,value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key,value为文件分割方法InputFormat提供,用户不设置,默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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  • 配置Container日志聚合功能

    名称。 表3 MapReduce应用日志文件滚动输出配置 参数 描述 默认值 mapreduce.task.userlog.limit.kb MR应用程序单个task日志文件大小限制。当日志文件达到该限制时,会新建一个日志文件进行输出。设置为“0”表示不限制日志文件大小。 51200

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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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  • 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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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job:用户提交MR作业的接口,用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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  • MapReduce应用开发简介

    k)以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下: 大规模并行计算 适用于大型数据集

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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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  • 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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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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  • 配置Container日志聚合功能

    名称。 表3 MapReduce应用日志文件滚动输出配置 参数 描述 默认值 mapreduce.task.userlog.limit.kb MR应用程序单个task日志文件大小限制。当日志文件达到该限制时,会新建一个日志文件进行输出。设置为“0”表示不限制日志文件大小。 51200

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  • MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

    MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据,切换到Mapreduce引擎后进行查询,发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时,生成的输出文件会存在HIVE_UNION_SUBDIR目录。

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  • MRS HBase输出流

    MRS HBase输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出MRS的HBase中。 前提条件 确保您的账户下已在 MapReduce服务 MRS)里创建了您配置的集群。DLI支持与开启kerberos的hbase集群对接。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上,请确保已创建DLI独享队列。

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  • 分析任务输出

    分析任务输出 转换计算 单输出:分析任务的结果只能输出到本资产模型的某个属性上,且实例化成资产时固定输出到本资产。 多输出:分析任务的结果可以输出到多个不同资产模型的不同属性上,且实例化成资产时需要指定输出资产ID。 聚合计算 同转换计算 流计算 计算结果支持多输出,但实例化成资产时只能输出到本资产。

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  • 查询execution输出

    get_execution_outputs(execution_id)查询执行的输出。

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