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提交yarn命令 更多内容
  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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  • 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错

    通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务,客户端返回内存溢出的报错结果: 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了,一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外,如何采用Java命令提交Spark应用? 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下:

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外,如何采用Java命令提交Spark应用? 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下:

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  • 初次启动JobGateway后提交作业失败,无法提交作业到Yarn上

    初次启动JobGateway后提交作业失败,无法提交作业到Yarn上 问题 初次启动JobGateway提交作业失败,无法提交Yarn上,无launcher-job ID生成。 查看Yarn界面,无launcher-job队列: 查看Manager界面接口返回,显示有launcher-job信息:

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外,如何采用Java命令提交Spark应用? 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下:

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外,如何采用Java命令提交Spark应用? 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下:

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    如何采用Java命令提交Spark应用 问题 除了spark-submit命令提交应用外,如何采用Java命令提交Spark应用? 回答 您可以通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用java命令方式提交Spark应用。详细步骤如下:

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  • Yarn与其他组件的关系

    Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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  • Hive基本原理

    担。提供Rest接口,通过Rest执行Hive命令提交MapReduce任务。 Hive客户端 包括人机交互命令行Beeline、提供给JDBC应用的JDBC驱动、提供给Python应用的Python驱动、提供给MapReduce的HCatalog相关JAR包。 ZooKeeper集群

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  • 快速创建和使用启用安全认证的MRS集群

    Applications”页面可根据任务提交时间和提交任务的用户名确认具体任务。 图8 查看作业详情 后续操作:释放资源 如果您无需继续使用该 MRS 集群,请及时释放资源,避免产生额外的费用。详细操作步骤请参见删除MRS集群。 相关信息 Hadoop组件包含了HDFS、YarnMapreduce服务,可根据

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  • YARN应用开发简介

    随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足,在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难,所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    模式下默认需要配置Yarn和HBase权限。 在普通模式下,Yarn和HBase的权限管理默认是关闭的,即任何用户都有权限,因此普通模式下默认不需要配置Yarn和HBase权限。如果用户修改了Yarn或者HBase的配置来开启权限管理,则修改后也需要配置Yarn和HBase权限。

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  • YARN

    YARN YARN基本原理 YARN HA方案介绍 Yarn与其他组件的关系 YARN开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群

    Applications”页面可根据任务提交时间和提交任务的用户名确认具体任务。 图5 查看作业详情 后续操作:释放资源 如果您无需继续使用该MRS集群,请及时释放资源,避免产生额外的费用。详细操作步骤请参见删除MRS集群。 相关信息 Hadoop组件包含了HDFS、YarnMapreduce服务,可根据

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  • YARN REST API接口介绍

    YARN REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多Yarn任务的信息。目前Yarn的REST接口只能进行一些资源或者任务的查询。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用:http://hadoop.apache.org/docs/r3

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    在客户端节点上创建。 例如,上传Yarn客户端的“core-site.xml”文件则执行以下命令: scp Yarn/config/core-site.xml root@客户端节点IP地址:/opt/hadoopclient/conf 参考以上命令依次上传表1中的所有配置文件。 检查客户端节点网络连接。

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  • 运行MapReduce作业

    运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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  • YARN Java API接口介绍

    ontainers。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码,实现建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题: YARN接口介绍

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