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

 
 

    hadoop mapreduce 教程 更多内容
  • Hadoop jar包冲突,导致Flink提交失败

    将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 开发一个Hive SQL作业

    数据开发模块作为一站式大数据开发平台,支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个 数据仓库 工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能;可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 环境准备 已开通MapReduce服务 MRS ,并创建MRS集群,为Hive SQL提供运行环境。

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    当HBase已经配置透明加密后,执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组(非 FusionInsight Manager下第一个安装的集群,用户组为“c<集群ID>_hadoop”,例如“c2_hadoop”),且具有HBase根目录的加密key的读权限=。 检查目录/t

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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题: MapReduce常见问题

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  • 运行MapReduce作业

    运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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  • 快速开发Hive HCatalog应用

    快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • MapReduce大任务的AM调优

    参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位:MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • DataArts Studio支持的数据源

    √ √ √ √ √ MapReduce服务(MRS HBase) √ × × √ × × × MapReduce服务(MRS Hive) √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务(MRS Kafka) √ × √ × × × √ MapReduce服务(MRS Spark)[1]

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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  • 往HDFS写数据时报错“java.net.SocketException”

    v/BigData/hadoop/data1/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data2/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data3/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data4/dn/current

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  • 连接postgresql或者gaussdb时报错

    报错中type为5时:在执行sqoop import命令时,会启动MapReduce任务,由于MRS Hadoop安装目录(/opt/Bigdata/FusionInsight_HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib)下自带了postgre驱动包gsjdbc4-*

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  • 连接postgresql或者gaussdb时报错

    报错中type为5时:在执行sqoop import命令时,会启动MapReduce任务,由于MRS Hadoop安装目录(${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib)下自带了postgre驱动包gsjdbc4-*

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  • MapReduce大任务的AM调优

    参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位:MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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  • Hue与其他组件的关系

    Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互,用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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  • 修改索引状态

    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.to.index='table' -D[

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    当HBase已经配置透明加密后,执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组(非FusionInsight Manager下第一个安装的集群,用户组为“c<集群ID>_hadoop”,例如“c2_hadoop”),且具有HBase根目录的加密key的读权限。 检查目录“/t

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • Oozie

    Tomcat服务器是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件,包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Tomcat容器中。

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