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 Java API接口介绍

    Mapper> cls) 核心接口,指定MapReduce作业的Mapper类,默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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  • 准备MapReduce应用开发用户

    准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限,才能运行样例工程。 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager,在MRS Manager界面选择“系统设置

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  • MapReduce Java API接口介绍

    Mapper> cls) 核心接口,指定MapReduce作业的Mapper类,默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • 配置MapReduce shuffle address

    shuffle服务绑定特定IP时,需要在NodeManager实例所在节的配置文件“mapred-site.xml”中(例如路径为:${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _HD_xxx/x_xx_NodeManager/etc/mapred-site.xml)设置如下参数。

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager上启动。 在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager上启动。 在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。

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  • 视频帮助

    在MRS管理控制台提交Flink作业 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群Ranger权限策略 03:39 配置MRS集群Ranger权限策略 MapReduce服务 MRS MRS集群扩缩容节 04:16 MRS集群扩缩容节 MapReduce服务 MRS 在MRS管理控制台提交SQL作业

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  • 什么是MapReduce服务

    不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是 对象存储服务 ,具有高可用低成本的特。 数据融合处理 MRS提供多种主流计算引擎:MapReduce(批处理)、Tez(DAG模型)、Spark(内存计算)、SparkStreaming(微批流计算)、Sto

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce统计样例代码

    ctionReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.F

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    准备MapReduce开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中,需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群,配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件,可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节,需要与MRS集群内节网络互通,同时配置hosts 域名 信息。

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  • 准备MapReduce开发环境

    ww.hikunpeng.com/zh/developer/devkit/compiler/jdk。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件,支持7-Zip 16.04版本。 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • MapReduce统计样例代码

    ctionReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.F

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  • MapReduce Java API接口介绍

    Mapper> cls) 核心接口,指定MapReduce作业的Mapper类,默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager上启动。 在客户端提交MapReduce任务,在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口,等待远程调试。

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  • 如何使用MapReduce命令

    令将无法使用。如果需要使用MapReduce命令,将参数值修改为“true”,修改后需要重启实例才生效。 对于集群实例,需要变更全部shard节关联参数模板中对应参数值,再重启实例生效。 对于副本集或单节实例,直接变更实例关联参数模板中对应参数值,再重启实例生效。 如何变更参数值请参见编辑参数模板。

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  • MapReduce服务 MRS

    g:EnterpriseProjectId mrs:cluster:getCluster 授予权限以查询集群详情。 read mrs:<region>:<account-id>:cluster:<cluster-id> - mrs:cluster:resizeNodes 授予权限以调整集群节。 write mrs:

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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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