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 研究点 更多内容
  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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  • MapReduce Shuffle调优

    况来触发合并。 1000 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 发起内存合并的使用率阈值,表示为分配给映射输出信息的内存的比例(是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的)。 0.66

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理

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  • MapReduce Shuffle调优

    况来触发合并。 1000 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 发起内存合并的使用率阈值,表示为分配给映射输出信息的内存的比例(是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的)。 0.66

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  • MapReduce开源增强特性

    HA能够解决JHS单故障时,应用访问MapReduce接口无效,导致整体应用执行失败的场景,从而大大提升MapReduce服务的高可用性。 图1 JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性 采用ZooKeeper实现主备选举和倒换。

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发简介

    在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特如下: 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 父主题: MapReduce应用开发概述

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce应用开发简介

    新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特如下: 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop 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。

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  • MapReduce应用开发简介

    新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特如下: 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop 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。

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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  • 配置MapReduce Job基线

    影响这个job的运行时间。因此需要将reduce个数减少。 所有的map运行完后,只有个别节有reduce在运行。这时候集群资源没有得到充分利用,需要增加reduce的个数以便每个节都有任务处理。 原则三:每个task的执行时间要合理。 如果一个job,每个map或reduc

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  • 运行MapReduce作业

    x之前版本为Master节上的“/opt/client”。 使用 MRS 集群客户端安装用户登录客户端所在的节。 执行以下命令初始化环境变量。 cd /opt/Bigdata/client source bigdata_env 如果当前集群已开启Kerberos认证,执行以下命令进行认证。 如果

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  • MapReduce应用开发简介

    新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特如下: 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop 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。

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • Mapreduce应用开发规则

    setMapperClass(TokenizerMapperV1.class); job.setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置combiner类,默认不使用,使用时通常使用和reduce一样的类,Combiner类需要谨慎使用,也可以通过配置文件指定。

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  • Mapreduce应用开发建议

    setReducerClass(Class<extends Reducer> cls) ->“mapreduce.job.reduce.class” setCombinerClass(Class<extends Reducer> cls) ->“mapreduce.job.combine

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