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 hbase写数据 更多内容
  • MapReduce Java API接口介绍

    class”项,指定输出结果的数据格式。例如默认的TextOutputFormat把每条key,value记录为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口,指定MapReduce作业的输出key的类型,也可以在“mapred-site

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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。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    class”项,指定输出结果的数据格式。例如默认的TextOutputFormat把每条key,value记录为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口,指定MapReduce作业的输出key的类型,也可以在“mapred-site

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  • 使用Get读取HBase数据

    使用Get读取HBase数据 功能简介 要从表中读取一条数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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  • 操作HBase数据源

    操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分: 从HDFS原文件中抽取name信息,查询HBase、Hive相关数据,并进行数据拼接,通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF

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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。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    class”项,指定输出结果的数据格式。例如默认的TextOutputFormat把每条key,value记录为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口,指定MapReduce作业的输出key的类型,也可以在“mapred-site

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  • MapReduce Java API接口介绍

    class”项,指定输出结果的数据格式。例如默认的TextOutputFormat把每条key,value记录为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口,指定MapReduce作业的输出key的类型,也可以在“mapred-site

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  • MapReduce Java API接口介绍

    class”项,指定输出结果的数据格式。例如默认的TextOutputFormat把每条key,value记录为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口,指定MapReduce作业的输出key的类型,也可以在“mapred-site

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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-security 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CollectionMa

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  • 创建HDFS权限角色

    在指定目录或文件的“权限”列,勾选“读”和“执行”。 设置用户在其他用户的文件写入数据的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统”。 定位到指定文件在HDFS中保存的位置。 在指定文件的“权限”列,勾选“”和“执行”。 设置用户在其他用户的目录新建或删除子文件、子目录的权限

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  • 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引

    API添加索引会生成与相关数据对应的索引数据,这将花费大量时间。另一方面,使用addIndices()创建的索引不会构建与表数据对应的索引数据。因此,可以使用TableIndexer工具来完成索引的构建。 如果索引数据与表数据不一致,该工具可用于重新构建索引数据。 如果暂时禁用索引并

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  • HBase开源增强特性

    如热点Region自动转移或Split。对于无法提供自愈的热点场景(单rowkey热点、顺序热点等),提供了热点限流的能力,避免单点问题影响同节点的其他正常业务。 父主题: HBase

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  • 插入数据至HBase表

    插入数据HBase表 功能描述 INSERT INTO命令将 DLI 表中的数据插入到已关联的hbase表中。 语法格式 将SELECT查询结果插入到表中: 1 2 3 4 5 6 7 INSERT INTO DLI_TABLE SELECT field1,field2...

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  • 使用Scan读取HBase数据

    使用Scan读取HBase数据 功能简介 要从表中读取数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象

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  • 操作HBase数据源

    操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:

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  • 操作HBase数据源

    操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:

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  • 操作HBase数据源

    操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:

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  • 添加HBase数据源

    持删除HBase数据源上的原始表;如果external=false,则删除Hetu-HBase表的同时,会删除HBase数据源上的表。 HBase数据类型映射 HBase是基于字节的分布式存储系统,它将所有数据类型存储为字节数组。要在HetuEngine中表示HBase数据,需要

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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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