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 shuffle 排序 更多内容
  • 配置Container日志聚合功能

    yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups MR应用程序shuffle日志保留的最大个数。设置为“0”表示不滚动输出。 当yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb和yarn.app.mapreduce.shuffle

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  • 排序规则版本函数

    排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述:返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本,目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型:text 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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  • 排序规则版本函数

    排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述:返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本,目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型:text 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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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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  • 配置Container日志聚合功能

    yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups MR应用程序shuffle日志保留的最大个数。设置为“0”表示不滚动输出。 当yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb和yarn.app.mapreduce.shuffle

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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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  • 自定义排序器

    自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner,在写入Hudi时加入配置: .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例: public class

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  • 自定义排序器

    自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner,在写入Hudi时加入配置: .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例: public class

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  • 使用Hash shuffle出现任务失败

    使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000(map个数)*100000(reduce个数)的任务,运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffle的过程

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  • 使用Hash shuffle出现任务失败

    使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000(map个数)*100000(reduce个数)的任务,运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffle的过程

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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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  • 提交排序任务API

    提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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  • 表单排序

    表单排序 使用说明 表单创建后,在表单开发页面,鼠标左键选中表单直接上下拖动,可调节表单排序。 表单排序 参考登录零代码工作台中操作,登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中,单击应用后的“...”,选择“编辑”,进入编辑应用页面。 鼠标左键选中表单直接上下拖动,即可调节表单排序。

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  • 排序规则版本函数

    排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述:返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本,目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型:text 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。可以尝试将语句改写为子查询,使排序下推。

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动,过早启动Reduce任务会导致资源占用,影响任务运行效率,但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率,提高任务运行

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动,过早启动Reduce任务会导致资源占用,影响任务运行效率,但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率,提高任务运行

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  • 经验总结

    优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuffle中间文件,减少shuffle文件的数量,减少文件IO操作以提升性能。最终文件数为reduce tasks数目。

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  • 经验总结

    优化数据结构 把数据按列存放,读取数据时就可以只扫描需要的列。 使用Hash Shuffle时,通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true,来合并shuffle中间文件,减少shuffle文件的数量,减少文件IO操作以提升性能。最终文件数为reduce tasks数目。

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  • 自定义排序器

    自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner,在写入Hudi时加入配置: .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例: public class

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