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

 
 

    hive mapreduce 内存 更多内容
  • Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败

    opts(调整map的栈内存)和mapreduce.reduce.java.opts(调整reduce的栈内存),调整方法如下(以mapreduce.map.java.opts参数为例)。 临时增加map内存(只针对此次beeline生效): 在beeline中执行如下命令set mapreduce

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  • 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存?

    怎么通过客户端设置Map/Reduce内存? 问题现象 客户端怎么设置Map/Reduce内存? 处理步骤 Hive在执行SQL语句前,可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数: set mapreduce.map.memory.mb=4096;//

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  • HIVE优化

    HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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  • Hive与其他组件的关系

    Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目,Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    Manager,然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项,并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值,根据实际内存和任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。

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  • MapReduce开源增强特性

    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 Redu

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  • ALM-18019 JobHistoryServer非堆内存使用率超过阈值

    对系统的影响 MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率过高,会影响MapReduce任务提交和运行的性能,甚至造成内存溢出导致MapReduce服务不可用。 可能原因 该节点MapReduce JobHistoryServer实例非堆内存使用量过大,或分

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  • ALM-18009 JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值

    JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率,并把实际的Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率和阈值相比较。当Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率超

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    FS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的,Hadoop

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    FS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的,Hadoop

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  • ALM-18015 JobHistoryServer直接内存使用率超过阈值

    JobHistoryServer直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测MapReduce服务直接内存使用状态,当检测到JobHistoryServer实例直接内存使用率超出阈值(最大内存的90%,默认阈值)时,产生该告警。 直接内存使用率小于阈值时,告警恢复。 告警属性

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  • HCIA-Big Data

    大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式 数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink 流批一体分布式实时处理引擎 8% Flume海量日志聚合

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  • 作业管理

    据作业运维。 目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架,MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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  • Hive应用开发规则

    Hive应用开发规则 Hive JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时,需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始,必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果clas

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  • 内存

    U/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/256G内存,16核CPU/128G内存,8核CPU/64G内存,4核CPU/32G内存);128kB(4核CPU/16G内存)

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  • 内存

    200(196核CPU/1536G内存,128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/256G内存,16核CPU/128G内存,8核C

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  • 内存

    。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型:USERSET 取值范围:整型,64~INT_MAX,单位为KB。 默认值:小规格内存为512MB, 大规格内存为2GB(max_process_memory大于等于30GB为大规格内存,否则为小规格内存)。 设置建议:

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  • Hive Join数据优化

    解决数据倾斜的问题,可通过设置“set hive.optimize.skewjoin=true”并调整“hive.skewjoin.key”的大小。“hive.skewjoin.key”是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的,并自动分发到多个Reduce。 父主题: Hive性能调优

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  • Hive Join数据优化

    解决数据倾斜的问题,可通过设置“set hive.optimize.skewjoin=true”并调整hive.skewjoin.key的大小。hive.skewjoin.key是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的,并自动分发到多个Reduce。 父主题: Hive性能调优

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录 FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“Re

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

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