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原理 更多内容
  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • 背景和原理(对象)

    背景和原理(对象) AstroZero提供的数据对象(Object)定义功能,对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表,用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据,可理解为数据库中的数据表(逻辑表,系统实际存储

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  • 迁移作业原理

    迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时,简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业,将源端数据迁移到目的端数据源中。其中,主要运行逻辑如下: 数据迁移作业提交运行后,CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数,将每个作业拆分为多个Task,即作业分片。

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据,备份后压缩比约为80%。其中,重复数据越多,压缩比越高。 压缩比

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos(路由)、Config(配置)和Shard(分片)组件构成。其中,Confi

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  • 节点伸缩原理

    节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的,可以根据负载指标动态调整副本数量,但是如果集群的资源不足,新的副本无法运行的情况下,就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件,根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容,同

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  • 编译并运行MapReduce应用

    xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”从Hive客户端获取,例如:/opt/client/Hive/config,“mapred-site.xml”文件从Yarn客户端获

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前,需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序,请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序,请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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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.txt:数据输入文件

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数: 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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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支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFi

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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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  • 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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  • 配置Hive任务的最大map数

    配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数,避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面,选择“集群 >

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  • Hive

    Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore,或者兼容Hive Metastore的元数据服务,Doris可以自动获取Hive的库表信息,并进行数据查询。 除了Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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  • Tez

    业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务,每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez

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  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 背景与原理(BPM)

    背景与原理(BPM) 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM(Business Process Management)功能实现的,通过在前端页面调用BPM完成工单流转,即客服人员创单,派单员派发工单,维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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