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

 
 

    hbase mapreduce scan 更多内容
  • Scala样例代码

    用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表,然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHbasetoHbase。 /**

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • Mapreduce组件对接OBS

    Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”,在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中,给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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  • HBase BulkLoad和Put应用场景说明

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • MRS各组件样例工程汇总

    务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbasePythonExample

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  • Java样例代码

    hbConf = HBaseConfiguration.create(jsc.hadoopConfiguration()); // 声明要查的表的信息 Scan scan = new org.apache.hadoop.hbase.client.Scan();

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  • HBase性能调优

    HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan性能综合调优 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 HBase JVM参数优化说明 父主题: 使用HBase

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  • 修改索引状态

    用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • Bulkload和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala)

    Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala) 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表,然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala)

    Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala) 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表,然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala)

    Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Scala) 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表,然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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  • Hbase

    Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行,可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没

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  • MapReduce对接OBS文件系统

    MapReduce对接OBS文件系统 使用本章节前已参考配置存算分离集群(委托方式)或配置存算分离集群(AKSK方式)完成存算分离集群配置。 登录 MRS 管理控制台,单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Mapreduce”,进入Mapreduce服务“全部配置”页面

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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