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本地运行 更多内容
  • 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。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交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和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce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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  • 编译并运行MapReduce应用

    编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包,在工程目录

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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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。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 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。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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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。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 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。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    ,需要进行安全认证。 配置MapReduce应用安全认证 根据业务场景开发程序 根据实际业务场景开发程序,调用组件接口实现对应功能。 开发MapReduce应用 编译并运行程序 将开发好的程序编译运行,用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行,也可以将程序编译为Jar包后,提交到Linux节点上运行。

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  • 本地运行Spark程序连接MRS集群的Hive、HDFS

    本地运行Spark程序连接MRS集群的Hive、HDFS 问题 本地运行Spark程序时,如何连接MRS集群的Hive和HDFS? 回答 为每一个Master节点申请并绑定弹性公网IP。 在本地Windows上配置集群的ip与主机名映射关系。登录集群后台,执行命令cat /etc

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    例如MapReduce、Hive、Tez等)需要进行完整的本地安装,将库安装至所有的集群机器(客户端及 服务器 端机器)中。当集群内开始进行滚动升级或降级时,本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中,首先只会对少数NodeManager进行升级,这些Node

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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    一个具有挑战性的问题。一般情况下,应用程序(例如MapReduce、Hive、Tez等)需要进行完整的本地安装,将库安装至所有的集群机器(客户端及服务器端机器)中。当集群内开始进行滚动升级或降级时,本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中,首先只会对少数

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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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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下,任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后,NodeManager会在作业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

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下,任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后,NodeManager会在作业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

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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,您可以在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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  • 降低MapReduce客户端运行任务失败率

    降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下,通过调整如下参数值,降低客户端应用的失败率,保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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