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

 
 

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  • MapReduce服务 MRS

    如果此列条件键没有值(-),表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务( MRS )定义的条件键的详细信息请参见条件(Condition)。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务(MRS)的相关操作。 表1 MapReduce服务(MRS)支持的授权项 授权项 描述

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  • Mapreduce应用开发规则

    Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段,会执行map()及setup()方法。 正确示例: public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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  • Mapreduce应用开发建议

    codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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  • MapReduce应用开发概述

    MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题: MapReduce开发指南

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  • 将MongoDB迁移到GeminiDB Mongo

    MongoDB迁移到GeminiDB Mongo 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 本地自建Mongo数据库(3.2、3.4、4.0版本) E CS 自建Mongo数据库(3.2、3.4、4.0版本) 其他云上Mongo数据库(3.2、3.4、4.0版本)

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  • 其他云MongoDB迁移到DDS

    DRS-test-migrate 自定义。 源数据库引擎 MongoDB - 目标数据库引擎 DDS - 网络类型 公网网络 本示例中采用公网网络。 网络示意图 图1 其他云MongoDB数据库实时迁移示意图 图2 其他云自建MongoDB数据库实时迁移示意图 迁移流程 图3 迁移流程图 迁移建议(重要)

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  • MongoDB连接参数说明

    MongoDB连接参数说明 MongoDB连接适用于第三方云MongoDB服务,以及用户在本地数据中心或ECS上自建的MongoDB,常用于从MongoDB同步数据到大数据平台。 连接本地MongoDB数据库时,相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行

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  • 配置MongoDB目的端参数

    配置MongoDB目的端参数 作业中目的连接为MongoDB连接时,目的端作业参数如表1所示。 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 选择待导入数据的数据库。 mddb 集合名称 选择待导入数据的集合,相当于关系数据库的表名。单击输入框后

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  • 配置MongoDB目的端参数

    配置MongoDB目的端参数 作业中目的连接为MongoDB连接时,目的端作业参数如表1所示。 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 选择待导入数据的数据库。 mddb 集合名称 选择待导入数据的集合,相当于关系数据库的表名。单击输入框后

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  • 配置MongoDB目的端参数

    配置MongoDB目的端参数 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 数据库 输入或选择数据库名称。单击输入框后面的按钮可以进入数据库的选择界面。 default 集合名 写入数据的集合名,单击输入框后面的按钮可进入集合的选择界面。

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  • 产品优势

    视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、 CSS MongoDB、Redis。 云下:自建数据库、MongoDB、Redis。 云上:OBS。 云下:HDFS。 生态兼容 DLV 、永洪BI、帆软。 大数据生态工具。 自定义镜像

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  • 什么是MapReduce服务

    什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题:社会生产生活产生的数据量越来越大,数据种类越来越多,数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术,比如说单机存储,关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,推荐使用Java语言进行开发,使用IntelliJ

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  • 准备MapReduce开发环境

    准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • MapReduce统计样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache.hadoop

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce统计样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • 自动创建委托

    Storage Service,简称OBS)、MapReduce服务(MRS)集群、 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)或 数据湖探索 (Data Lake Insight,简称 DLI )中,需要通过创建IAM委托授权DIS服务访问用户的OBS、MRS、DWS或DLI资源。

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  • 自动创建委托

    Storage Service,简称OBS)、MapReduce服务(MRS)集群、数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)或 数据湖 探索(Data Lake Insight,简称DLI)中,需要通过创建IAM委托授权DIS服务访问用户的OBS、MRS、DWS或DLI资源。

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