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
  • 内存

    32MB(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);16MB(72核CPU/576G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/

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  • DataArts Studio支持的数据源

    百万级时序数据查询分析。 MapReduce服务( MRS HiveHive是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。 使用MRS Hive可实现TB/PB级的数据分

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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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  • 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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  • MRS 2.1.0.2补丁说明

    修复问题列表: MRS Manager 优化V2作业提交hive sql返回结果、解决委托token提交V2作业失败问题。 MRS大数据组件 MRS Hive解决hive server内存泄露问题:HIVE-10970、HIVE-22275。 补丁兼容关系 MRS 2.1.0.2补丁包中包含MRS

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  • 配置MRS集群阈值类告警

    95% HiveServer非堆内存使用率统计 16008 Hive服务进程非堆内存使用超出阈值 Hive非堆内存使用率过高,会影响Hive任务运行的性能,甚至造成内存溢出导致Hive服务不可用。 95% HiveServer堆内存使用率统计 16005 Hive服务进程堆内存使用超出阈值

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  • Hive基本原理

    动一个Hive副本。Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。MRS仅支持Client方式访问Hive,使用操

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  • 内存

    level1:动态内存使用超过最大动态内存的90%后,会记录以下信息,并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance,session,thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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  • 内存

    所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize,freesize字段。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息,包含申请内存所在的文件,行号和大小。 默认值:level1 该参数设置为level2后,会记录每个内存上下文的内存申请详

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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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  • 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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  • 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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  • Spark性能优化

    接入HDFS、HBase、Hive等多种数据源,支持MapReduce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎,需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时,应根据当前的业务容量和增长速度,规划合理的内存和CPU资源,特别需要关注以下几点:

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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 2.1.0.3补丁说明

    修复问题列表: MRS Manager 优化V2作业提交hive sql返回结果、解决委托token提交V2作业失败问题。 MRS大数据组件 MRS Hive解决hive server内存泄露问题:HIVE-10970、HIVE-22275。 补丁兼容关系 MRS 2.1.0.3补丁包中包含MRS

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  • 视频帮助

    MapReduce任务提交样例 MapReduce服务 MRS MapReduce多组件调用样例 23:46 MapReduce多组件调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的HCatalog接口调用样例 10:40 Hive的HCatalog接口调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的JDBC接口调用样例

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  • Hive应用开发常用概念

    Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录,里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query

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  • Yarn与其他组件的关系

    Yarn和Tez的关系 Hive on Tez作业信息需要Yarn提供TimeLine Server能力,以支持Hive任务展示应用程序的当前和历史状态,便于存储和检索。 TimelineServer会将数据保存到内存数据库LevelDB中,占用大量内存,安装TimelineSe

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • Hive应用开发常用概念

    ,吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能,HiveMapReduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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