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 input 为空 更多内容
  • input

    "zh_CN": “请输入”, "en_US": "Please input" } 输入框占位文本。 showpassword Boolean 否 showpassword: false 是否显示密码,默认为false。当“type”类型“password”时,需要配置。 min Number

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  • input

    input_expression 格式 无。 说明 CASE WHEN的输入表达式。 父主题: 标示符

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  • input

    input_format_classname 格式 无。 说明 指定输入格式的类名,如org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat。 父主题: 标示符

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  • input

    input_expression 格式 无。 说明 CASE WHEN的输入表达式。 父主题: 标示符

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  • input-number

    Number 否 number: 1 计数器步长,默认值1。 hideControls Boolean 否 hideControls: false 是否使用控制按钮。 min Number 否 min: 0 设置计数器允许的最小值,默认值-Infinity。 max Number 否 max:

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  • DESCRIBE INPUT

    DESCRIBE INPUT 语法 DESCRIBE INPUT statement_name 描述 列举预编译语句(prepared statement)的输入参数,以及参数位置,每个输入参数的类型。对于未确定的参数类型,会显示unknown。 示例 准备一个预编译的语句,且

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  • check_input.xlsx配置

    check_input.xlsx配置 check_input.xlsx文件中包括用户输入信息:schema、原表名、目标表名、指定列名(缺省全部列校验)、校验范围、校验级别(缺省low),排除列,可以按需进行配置。 设置方法如下。 打开文件夹中的check_input.xlsx文件。

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf。 create 'table1', 'cf' 执行以下命令插入一条rowkey1、列名为cid、数据值123的数据。 put 'table1', '1', 'cf:cid', '123' 执行以下命令退出HBase客户端。 quit

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  • Loader常用参数

    该参数值,副本数该参数值。 10 3~256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。使能容错机制时建议将作业的Map数设置大于等于3,推荐在作业数据量大的场景下使用。 0 0~1.0 loader.input.field.separator

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  • Loader常用参数

    该参数值,副本数该参数值。 10 3~256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。使能容错机制时建议将作业的Map数设置大于等于3,推荐在作业数据量大的场景下使用。 0 0~1.0 loader.input.field.separator

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  • 新增作业并执行(废弃)

    String 参数解释: 执行程序Jar包或sql文件地址。 约束限制: 作业类型MapReduce或Spark时,jar_path参数必选。 取值范围: 最多为1023字符,不能包含;|&><'$特殊字符,且不可为或全空格。 需要以“/”或“s3a://”开头。OBS路径不支持KMS加密的文件或程序。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件输入数据: log1

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件输入数据: log1

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    java,确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户root,请确保场景说明中上传的数据的用户root,或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中,选中“MultiComponentLocalRunner

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件输入数据: log1

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    java,确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户root,请确保场景说明中上传的数据的用户root,或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中,选中“MultiComponentLocalRunner

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    上述打包命令中的{maven_setting_path}本地Maven的setting.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包,例如“MRTest-XXX.jar”,jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    本次停留时间,单位分钟,分隔符“,”。 log1.txt:周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50

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  • 查看MapReduce应用调测结果

    查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后,可以通过WebUI查看应用程序运行情况,也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录 MRS Manager,单击“服务管理 > MapReduce >

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    上述打包命令中的{maven_setting_path}本地Maven的setting.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包,例如“MRTest-XXX.jar”,jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    本次停留时间,单位分钟,分隔符“,”。 log1.txt:周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50

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