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 读hdfs 更多内容
  • HDFS样例程序开发思路

    本代码样例讲解顺序为: HDFS初始化 初始化HDFS 写文件 写HDFS文件 追加文件内容 追加HDFS文件内容 文件 HDFS文件 删除文件 删除HDFS文件 Colocation HDFS Colocation 设置存储策略 设置HDFS存储策略 访问OBS HDFS访问OBS 开发思路

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    bigdata_env kinit 组件业务用户(未开启Kerberos认证的集群请跳过该操作) 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir <inputdir> hdfs dfs -put <local_data_file> <inputdir> 例如定义数据文件“data

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  • HDFS开源增强特性

    写文件时,如果开启写文件的HDFS Load Balance功能,NameNode仍然是根据正常顺序(本地节点—本机架—远端机架)进行DataNode节点的选取,只是在每次选择节点后,如果该节点I/O负载较高,会舍弃并从其他节点中重新选取。 文件时,Client会向NameNode请求所Bloc

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  • 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行

    <'$特殊字符,且不可为空或全空格。 执行程序可存储于HDFS或者OBS中,不同的文件系统对应的路径存在差异。 OBS存储路径:以“obs://”开头。示例:obs://wordcount/program/hadoop-mapreduce-examples-2.7.x.jar HDFS存储路径:以“/user”开头。Spark

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  • coordinator.xml

    workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 resourceManager MapReduce ResourceManager地址 queueName 任务处理时使用的Mapreduce队列名 nameNode HDFS NameNode地址 “${变量名}”表示:该值来自job

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  • coordinator.xml

    workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 resourceManager MapReduce ResourceManager地址 queueName 任务处理时使用的Mapreduce队列名 nameNode HDFS NameNode地址 “${变量名}”表示:该值来自“job

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  • 配置Coordinator定时调度作业

    workflowAppUri Workflow流程任务在HDFS上的存放路径 resourceManager MapReduce ResourceManager地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 nameNode HDFS NameNode集群地址 “${变量名}”表示:该值来自“job

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  • 配置HDFS数据传输加密

    NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Spark访问Yarn,Spark访问HDFS的RPC通道。 Mapreduce访问Yarn,MapReduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。 说明: 设置后全局生效,即Hadoop中各模块的RPC通道的加密属性全部生效。

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  • Tez

    任务灵活重组,形成一个大的DAG作业。 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

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  • Impala应用开发简介

    代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函数。 HDFS,HBase

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  • Impala应用开发简介

    这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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  • 配置HDFS用户访问HDFS文件权限

    配置HDFS用户访问HDFS文件权限 配置HDFS目录权限 默认情况下,某些HDFS的文件目录权限为777或者750,存在安全风险。建议您在安装完成后修改该HDFS目录的权限,增加用户的安全性。 在HDFS客户端中,使用具有HDFS管理员权限的用户,执行如下命令,将“/user”的目录权限进行修改。

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  • 配置HDFS用户访问HDFS文件权限

    配置HDFS用户访问HDFS文件权限 配置HDFS目录权限 默认情况下,某些HDFS的文件目录权限为777或者750,存在安全风险。建议您在安装完成后修改该HDFS目录的权限,增加用户的安全性。 在HDFS客户端中,使用具有HDFS管理员权限的用户,执行如下命令,将“/user”的目录权限进行修改。

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  • 查看Spark任务日志失败

    放目录: MRS 3.x及以后版本的目录是hdfs://hacluster/spark2xJobHistory2x,MRS 3.x以前版本的目录是hdfs://hacluster/sparkJobHistory,任务运行日志存放目录是hdfs://hacluster/tmp/logs/用户名/logs);

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MapReduce日志介绍

    数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中,JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件(默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”),具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-

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  • MapReduce日志介绍

    数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中,JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件(默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”),具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 迁移HBase索引数据

    hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。 hadoop distcp <path/for/data> hdfs://A

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  • 往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException”

    HDFS写数据时报错“java.net.SocketException” 问题 为什么在往HDFS写数据时报“java.net.SocketException: No buffer space available”异常? 这个问题发生在往HDFS写文件时。查看客户端和DataNode的错误日志。

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