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

 
 

    hdfs mapreduce 区别 更多内容
  • Yarn组件对接OBS

    执行以下Yarn任务访问OBS: yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE -fs obs://OBS并行文件系统名称

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  • 在缓存中找不到HDFS

    在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 问题 安全模式下,为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN? 回答 在MapReduce中,默认情况下,任务完成之后,HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    ha-hdfs:hacluster 16/02/24 15:45:41 INFO security.TokenCache: Got dt for hdfs://hacluster; Kind: HDFS_DELEGATION_TOKEN, Service: ha-hdfs:hacluster

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  • Loader基本原理

    。 数据导入HDFSMapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据,并将数据输出到HDFS临时目录下(以“输出目录-ldtmp”命名)。 在MapReduce作业的提交阶段,将文件从临时目录迁移到输出目录中。 数据导出到关系型数据库 在MapReduce作业的Map

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-nfs-3.1.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-datamovement-3.1.1.jar:/op

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    ,应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先,需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下,如下所示: $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x.tar.gz /mapred/framework/

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    ,应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先,需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下,如下所示: $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x.tar.gz /mapred/framework/

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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为例,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文本文件为输入数据: log1

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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  • 使用distcp命令跨集群复制HDFS数据

    distcp -f hdfs://cluster1/srclist \ hdfs://cluster2/bar/foo 其中srclist里面的内容如下。注意运行distcp命令前,需要将srclist文件上传到HDFS上。 hdfs://cluster1/foo/a hdfs://cluster1/foo/b

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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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  • 使用distcp命令跨集群复制HDFS数据

    distcp -f hdfs://cluster1/srclist \ hdfs://cluster2/bar/foo 其中srclist里面的内容如下。注意运行distcp命令前,需要将srclist文件上传到HDFS上。 hdfs://cluster1/foo/a hdfs://cluster1/foo/b

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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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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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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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  • Hive与其他组件的关系

    op HDFS文件系统上,Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduceMapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目,它是一个基于Hadoop HDFS分布式

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  • MapReduce服务 MRS

    04:11 创建MRS集群 MapReduce服务 MRS 修改服务配置参数 04:01 MRS修改服务配置参数指导 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群弹性伸缩 03:44 配置MRS集群弹性伸缩 MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端 03:44 安装及使用MRS客户端

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  • HDFS on Hue

    存储策略定义在Hue的WebUI界面上分为两大类: 静态存储策略 当前存储策略 根据HDFS的文档访问频率、重要性,为HDFS目录指定存储策略,例如ONE_SSD、ALL_SSD等,此目录下的文件可被迁移到相应存储介质上保存。 动态存储策略 为HDFS目录设置规则,系统可以根据文件的最近访问时间、最近修改时

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  • Hortonworks HDP对接OBS

    0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar /usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud.jar 在HDFS集群中增加配置项 在HDFS集群CONFI

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