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

 
 

    yarn mapreduce 区别 更多内容
  • MapReduce大任务的AM调优

    参数入口: 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource

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  • MapReduce基本原理

    键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力,这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务,在分布式环境下也能完成。 更多信息,请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示,MapReduce通过实现YARN的Client和Ap

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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapR

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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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  • 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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  • 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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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    * 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过 MapReduce服务 的WebUI进行查看

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务异常,临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除? MR任务即MapReduce任务,关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多,占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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  • MapReduce大任务的AM调优

    参数入口: 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    * 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    了行为的不一致,并可能发生运行时错误。 同时存在多个Yarn版本 集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现,因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署,且无需依赖安装中复

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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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  • MapReduce REST API接口介绍

    list的值直接引用Yarn中对应配置项的值,因此需要修改Yarn中对应配置项的值并重启YarnMapReduce服务。 TLSv1协议存在安全漏洞,请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令: curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120

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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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  • 查看MapReduce应用调测结果

    查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后,可以通过WebUI查看应用程序运行情况,也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录 MRS Manager,单击“服务管理 > MapReduce >

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  • 编译并运行MapReduce应用

    命令中使用的jar包请根据集群中对应路径下的实际版本修改。 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample

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  • 配置AM自动调整分配内存

    memoryStep 内存增量步进,在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零,单位:MB minMemory 内存自动调整下限,如果调整后的内存不大于该值,仍保持"yarn.app.mapreduce.am.resource

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  • ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长

    1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/R

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  • ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长

    1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本:https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/R

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  • Tez

    MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务(DAG中一个节点就是一个RDD,边表示对

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  • 配置AM作业自动保留

    参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。 根据表1,对如下参数进行设置。 表1 AM作业保留相关参数 参数 说明 默认值 yarn.app.mapreduce.am.work-preserve 是否开启AM作业保留特性。 false yarn.app.mapreduce

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