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 第三方jar包 更多内容
  • MRS集群组件如何管理和使用第三方jar包

    MRS 集群组件如何管理和使用第三方jar MRS集群内部分组件支持使用自定义的第三方jar来满足组件的定制化需求,如果用户应用在使用组件时调用了第三方jar,可放置到每个节点上指定目录中,重启组件后该目录下的jar会被相应的组件程序自动加载。 放置目录为:组件安装节点的“<

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  • 生成Storm应用Jar包

    生成Storm应用Jar 操作场景 通过命令行生成示例代码的jar。 操作步骤 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包:"mvn package"。执行成功后,将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 父主题: 调测Storm应用

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  • 如何获取Spark Jar包?

    如何获取Spark Jar? 华为提供开源镜像站(网址为https://mirrors.huaweicloud.com/),各服务样例工程依赖的jar都可在华为开源镜像站下载,剩余所依赖的开源jar请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发

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  • 上传第三方jar包时需要注意什么?

    上传第三方jar时需要注意什么? 请确保第三方jar包在本地JMeter工作时,位于JMeter根目录/lib/ext下。 请确保使用第三方jar的脚本在本地可以正常运行。 导入文件的名称长度上限为64字节(含后缀),大小上限为10M。 父主题: JMeter工程使用

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  • jar

    jar_path 格式 无。 说明 jar路径,该路径可以是本地路径也可以是HDFS路径。 父主题: 标示符

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar名称。 [mainClass]:指jar应用工程中的类得main方法。

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar名称。 [mainClass]:指jar应用工程中的类得main方法。

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(比如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具,因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • Flink Jar 包冲突,导致提交失败

    Flink Jar 冲突,导致提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖 DLI Flink平台的内置依赖冲突,导致提交失败。 解决方案 查看是否已包含DLI Flink运行平台中已经存在的,如果存在,则需要将自己的Jar删除。 DLI内置依赖请参考《 数据湖探索 用户指南》。

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(比如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x

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  • Hortonworks HDP对接OBS

    S工具:下载地址。 下载OBSA-HDFS工具的jar(如hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar)到/mnt/obsjar目录。 hadoop-huaweicloud-x.x.x-hw-y.jar包含义:前三位x.x.x为配套hadoop版本号

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • MapReduce Java API接口介绍

    > cls) 核心接口,指定执行类所在的jar本地位置。java通过class文件找到执行jar,该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar本地位置。直接设置执行jar所在位置,该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。

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