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 将文件按行分类 更多内容
  • 准备MapReduce样例初始数据

    规划MapReduce统计样例程序数据 待处理的日志文件放置在HDFS系统中。 在Linux系统中新建文本文件待处理的数据复制到文件中。例如MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,log2.txt中的内容复制保存到input_data2

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    zip”和“*.rar”文件。 支持7-Zip 16.04版本。 准备运环境 进应用开发时,需要同时准备代码的运调测的环境,用于验证应用程序运正常。 如果本地Windows开发环境和集群业务平面网络互通,可下载集群客户端到本地,获取相关调测程序所需的集群配置文件及配置网络连通后,

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    r解析以后用于查看作业执的详细信息。 任务日志记录了每个运在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下,任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后,NodeManager会在作业运完成后本地的任务日志进合并,写入到HDFS中。

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    r解析以后用于查看作业执的详细信息。 任务日志记录了每个运在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下,任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后,NodeManager会在作业运完成后本地的任务日志进合并,写入到HDFS中。

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    _<ID> 统计当前运中的任务。 mapred job -list 2>/dev/null | grep job_ | awk '{print $1}' > run_job_list run_job_list文件里面就是当前正在运的JobId列表,文件内容格式为: job_<Timestamp>_<ID>

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  • 如何将git clone的py文件变为ipynb文件

    如何git clone的py文件变为ipynb文件 在ipynb文件中,执%load XXX.py命令,即可将py文件内容加载到ipynb中。以“test.py”文件为例,下图展示了如何“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。 图1 test.py文件 图2 “test

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  • 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况

    +------------+ | bookscore | +------------+ 步骤4:原始数据导入Hive并进分析 继续在Hive Beeline命令中执以下命令,已导入HDFS的原始数据导入Hive表中。 load data inpath '/tmp/test/book_score

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    集群,需要进安全认证。 配置MapReduce应用安全认证 根据业务场景开发程序 根据实际业务场景开发程序,调用组件接口实现对应功能。 开发MapReduce应用 编译并运程序 开发好的程序编译运,用户可在本地Windows开发环境中进程序调测运,也可以程序编译为Jar包后,提交到Linux节点上运行。

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    参考获取 MRS 应用开发样例工程进操作,准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件,支持7-Zip 16.04版本。 准备运环境 进应用开发时,需要同时准备代码的运调测的环境,用于验证应用程序运正常。 如果本地Window

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    zip”和“*.rar”文件。 支持7-Zip 16.04版本。 准备运环境 进应用开发时,需要同时准备代码的运调测的环境,用于验证应用程序运正常。 如果本地Windows开发环境和集群业务平面网络互通,可下载集群客户端到本地,获取相关调测程序所需的集群配置文件及配置网络连通后,

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  • 声音分类

    声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(旧版)

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  • 文本分类

    文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进分类处理,开始标注前,您需要了解: 文本标注支持多标签,即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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  • 文本分类

    文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进文本分类,以原始文本和标签作为输入,输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本

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  • 删除媒资分类

    删除媒资分类 功能介绍 删除媒资分类。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1.0/{project_id}/asset/category

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  • 更新句子分类

    string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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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。 数据输出到HBase。 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-compo

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  • MapReduce开源增强特性

    Archives功能进日志归档。由于Hadoop Archives归档任务实际上是执一个MR应用程序,所以在每次执日志归档任务后,会新增一条MR执记录。 本功能归档的日志来源于日志收集功能,因此只有在日志收集功能开启状态下本功能才会生效。 父主题: MapReduce

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  • 与其他云服务的关系

    数据仓库 服务使用标签管理服务(Tag Management Service,简称TMS)为用户提供跨区域、跨服务的集中标签管理和资源分类功能,让用户可以对资源进自定义标记,实现资源的分类,然后可以对资源标签进搜索。 与云解析服务的关系 数据仓库服务使用云解析服务(Domain Name Service,DN

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  • 训练分类器

    训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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  • 声音分类

    声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(新版)

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  • 查询事件目标分类

    参数类型 描述 id String 事件目标分类ID name String 事件目标分类名称 最小长度:1 最大长度:128 label String 事件目标分类名称展示说明 最大长度:255 description String 事件目标分类描述 最大长度:512 provider_type

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