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 模型中map 用途 更多内容
  • 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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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用MapReduce

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  • MRS MapReduce

    致提交 MRS 作业失败。 Jar包资源 是 选择Jar包。在选择Jar包之前,您需要先将Jar包上传至OBS桶,并在“资源管理”页面中新建资源将Jar包添加到资源管理列表,具体操作请参考新建资源。 Jar包参数 否 Jar包的参数。 输入数据路径 否 选择输入数据所在的路径。 输出数据路径

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 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 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce接口介绍

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  • 开发MapReduce应用

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  • MapReduce接口介绍

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  • MapReduce日志介绍

    保留个数可以在参数配置界面配置。 在MapReduce服务,JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件(默认目录为HDFS文件系统的“/mr-history/done”),具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.m

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  • MapReduce日志介绍

    保留个数可以在参数配置界面配置。 在MapReduce服务,JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件(默认目录为HDFS文件系统的“/mr-history/done”),具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.m

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境调测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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  • 开发MapReduce应用

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  • MapReduce接口介绍

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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

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  • MapReduce应用开发简介

    立的数据块,由map任务(task)以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统。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主要特点如下:

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  • 调测MapReduce应用

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

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