云日志服务 LTS

云日志服务(Log Tank Service)提供日志收集、实时查询、存储等功能,无需开发即可利用日志做实时决策分析,提升日志处理效率,帮助用户轻松应对日志实时采集、查询分析等日常运营、运维场景

 

 

    mapreduce 日志输出文件 更多内容
  • 文件系统输出流(推荐)

    文件系统输出流(推荐) 功能描述 创建sink流将数据输出到分布式文件系统(HDFS)或者 对象存储服务 (OBS)等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非 DLI 表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。

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  • MapReduce应用开发简介

    作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 Keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在产品中进行API方式认证。

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  • MapReduce应用开发简介

    作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 Keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在产品中进行API方式认证。

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  • 输出

    输出 保存为DLI OBS表 保存数据 保存 CS V数据到OBS 保存模型 保存模型到OBS 保存parquet数据 数据压缩 父主题: 输入输出

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  • MapReduce应用开发简介

    shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数

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  • MapReduce应用开发简介

    Shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,终止MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat、OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) M

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  • 合理配置日志文件

    合理配置日志文件 查看错误日志是定位问题的重要手段,需要合理规划日志输出,并且尽可能降低对系统性能的影响。规划日志文件有如下建议: 使用log4j2或者logback输出日志。 将日志输出文件,不要依赖于容器的stdout。 打开metrics日志,将metrics日志输出到独立的文件,比如“metrics

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“

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  • 如何修改FlumeClient的日志为标准输出日志?

    如何修改FlumeClient的日志为标准输出日志? 登录Flume客户端安装节点。 进入Flume客户端安装目录,假设Flume客户端安装路径为“/opt/FlumeClient”,可以执行以下命令。 cd /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1

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  • MapReduce对接OBS文件系统

    MapReduce对接OBS文件系统 使用本章节前已参考配置存算分离集群(委托方式)或配置存算分离集群(AKSK方式)完成存算分离集群配置。 登录 MRS 管理控制台,单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Mapreduce”,进入Mapreduce服务“全部配置”页面

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  • 开启访问日志记录到文件

    开启访问日志记录文件 流量控制功能支持集群访问日志记录,并写入后台日志文件中,可通过日志备份功能备份到OBS中进行查看,如下是开启访问日志记录文件的命令: PUT /_cluster/settings { "persistent": { "flowcontrol.log

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  • 日志文件存于何处?

    日志文件存于何处? KooCLI会记录您使用过程中产生的日志信息。日志记录功能暂不支持关闭。 日志文件名称为“hcloud.log”,日志文件的存放位置如下: Linux系统:/home/{当前用户名}/.hcloud/log/ Windows系统:C:\Users\{当前用户名}\

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  • 获取日志导出文件

    获取日志导出文件 接口名称 WEB_LogFileProcess(后续废弃) 功能描述 获取日志导出文件 应用场景 日志导出 URL https://ip/log|log.xml?ActionID=WEB_LogFileProcess 参数 无 返回值 表1 获取日志导出文件返回值

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • 表输出

    输出 概述 “表输出”算子,用于配置输出的字段对应到关系型数据库的指定列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:关系型数据库表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出分隔符 配置分隔符。 说明: 该配置仅用于MySQL专用连接器,当数据列内容

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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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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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • 输出变量

    <sensitive> 注意:标记为敏感项的输出变量在输出时会自动被隐藏,但其输出值仍然可以通过以下方式可见: 输出变量的值记录在 state 文件中,其值对所有能够访问state 文件的用户均可见。 子模块中敏感输出变量值被父模块调用,通过父模块的相关输出和资源引用后可以在CLI中显示。

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  • 示例-输出

    示例-输出 本示例展示了多种输出端的接口调用,在使用前请确保各种输出端已连接并可用,若您的某种输出端条件不具备,请将示例代码当中相应的代码注释掉或者删除,再运行示例代码。输出模块示例如下所示: #! /usr/bin/python3.7 import hilens import cv2

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