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

 
 

    hive 不用mapreduce 更多内容
  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很

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  • 基线运维约束限制

    confwhitelist配置 保存并重启Hive服务。 MRS 节点优先级功能包含节点:MRS Spark SQL、MRS Hive SQL、MRS Spark、MRS Flink Job、MRS MapReduce。 要想hive的优先级生效,请联系运维工程师打开MRS Hive优先级配置项的开关。

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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-normal 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CollectionMapp

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  • Impala

    Impala与Hive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。与Hive不同,Impala不基于MapReduce算法,它实现了一个基于守护进程的分布式架构,它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此,它减少了使用MapReduce的延迟,这使Impala比Hive快。

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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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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 如果Windows运行环境中使用IBM JDK,不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 在MapReduce任务运

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  • Impala应用开发简介

    he Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于

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  • Impala应用开发简介

    he Hive相同的元数据、SQL语法(Hive SQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    xml Hadoop MapReduce配置文件。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。 HBase\config hbase-site.xml 配置HBase详细参数。 Hive\config hive-site.xml 配置Hive详细参数。 hiveclient.properties

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  • 建立Hive表分区提升查询效率

    建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时,一般会扫描整个表内容,会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时,可根据业务需求及其查询维度,建立合理的表分区,从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令,进入客

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  • MRS各组件样例工程汇总

    本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。 Hive hive-jdbc-example Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive,在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很

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  • 开发一个Hive SQL作业

    CDM 集群创建时,需要注意:虚拟私有云、子网、安全组与MRS集群保持一致,确保网络互通。 建立Hive的数据连接 开发Hive SQL前,我们需要在“管理中心 > 数据连接”模块中建立一个到MRS Hive的连接,数据连接名称为“hive1009”。创建MRS Hive连接的操作请参见MRS Hive数据连接参数说明。

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • Hive应用开发简介

    API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language,类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数

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  • 建立Hive表分区提升查询效率

    建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时,一般会扫描整个表内容,会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时,可根据业务需求及其查询维度,建立合理的表分区,从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本: 登录MRS控制台,在左侧导航栏选择“现有集群”,单击集群名称。选择“节点管理

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  • Hive连接

    配置管理中配置此参数。 linkConfig.hiveVersion 是 枚举 Hive版本: HIVE_1_X HIVE_3_X linkConfig.user 否 String 登录Manager平台的用户名,使用集群配置时不用配置 linkConfig.password 否

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  • Hive方言

    Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始,在使用Hive方言时,Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性,改善与Hive的互操作性,并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考:Apache Flink

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  • 使用Hive

    MRS Hive连接ZooKeeper时报错“ConnectionLoss for hiveserver2” Hive执行insert into语句报错 增加Hive表字段超时 重启Hive服务失败 Hive分区数过多导致删除表失败 Hive执行msck repair table命令时报错

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