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 yarn流程图 更多内容
  • Tez

    put,Tez将若干小任务灵活重组,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

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  • 子流程图元

    用复合图元。 单击图元,或使用鼠标将图元拖拽到画布上,选择需要转移到的子流程及其跳转节点。 典型使用场景 子流程图元的使用可参见图2,结束图元典型使用场景中包含了子流程图元。 父主题: 图元

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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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  • 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败

    777 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 提交作业时使用的staging目录。 /tmp/hadoop-yarn/staging 777 mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir MapReduce作业记录历史文件的目录。

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  • 配置Container日志聚合功能

    日志不回滚。 当mapreduce.task.userlog.limit.kb和yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups都大于0时,任务启用CRLA。取值范围0~999。 10 yarn.app.mapreduce.am.container

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  • 配置Container日志聚合功能

    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,在搜索框中输入表1中参数名称,修改并保存配置。然后在Yarn服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Yarn服务。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用,且MapReduce应用必须进行相应的日

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  • 使用Yarn

    使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题

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  • 使用Yarn

    使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 配置TimelineServer支持HA Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题

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  • 方案里的流程图可以修改吗?

    方案里的流程图可以修改吗? 方案的类型在新建空间的时候已经确定,新建方案的时候可以选择该类型中的不同流程(有的类型的方案有多种流程,有的只有一种)。方案仅在注册阶段可以更换流程图,设计阶段以及变更阶段都不能更换流程图。 方案流程图里面的信息: 注册阶段:注册阶段还没有进入工作流,修改的处理人都只保存在草稿中。

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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汇聚日志过大导致节点磁盘被占满

    Manager,选择“服务管理 > Mapreduce > 服务配置 > 全部配置”。 FusionInsight Manager界面操作:登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Mapreduce > 配置 > 全部配置”。 搜索“yarn.log-aggregation

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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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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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  • MapReduce基本原理

    它们的键缩小键/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 MapReduce通过实现YARN的Client和Appli

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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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  • 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败

    777 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 提交作业时使用的staging目录。 /tmp/hadoop-yarn/staging 777 mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir MapReduce作业记录历史文件的目录。

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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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  • 配置Yarn权限控制开关

    调用用户有权查看的信息。 当“yarn.acl.enable”或“mapreduce.cluster.acls.enabled”设置为“false”时,即关闭YarnMapReduce的权限校验功能。此时任何用户都可以在YarnMapReduce上提交任务和查看任务信息,存在安全风险,请谨慎使用。

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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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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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  • ALM-18006 执行MapReduce任务超时(2.x及以前版本)

    ALM-18006 执行MapReduce任务超时(2.x及以前版本) 告警解释 告警模块每30秒周期性检测MapReduce任务。任务提交后,当检测到MapReduce任务执行时间超过指定时间时,产生该告警。 该告警需要手动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 18006

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