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
  • 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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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    a库。如下图所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    规划MapReduce统计样例程序数据 将待处理的日志文件放置在HDFS系统。 在Linux系统中新建文本文件,将待处理的数据复制到文件。例如将MapReduce统计样例程序开发思路log1.txt的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt的内容复制保存到input_data2.txt。

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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    a库。如图2所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 (可选)创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 (可选)创建MapReduce样例工程 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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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,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce任务长时间无进展

    MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时,任务拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0MapReduce实现,它由编程模型(新旧编程接口)、运行时环境(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)三部分组成。该框架在扩展性、容错性(

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  • MapReduce任务长时间无进展

    MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时,任务拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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  • MapReduce应用开发常用概念

    归档 用来保证所有映射的键值对的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题: MapReduce应用开发概述

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  • MapReduce应用开发环境简介

    MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求:4.2。 安装JDK 版本要求:1.8版本。 父主题:

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  • MapReduce服务MRS接入LTS

    MapReduce服务 MRS接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题: 使用云服务接入LTS

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  • Loader基本原理

    MapReduce作业的Map阶段,从HDFS或者HBase抽取数据,然后将数据通过JDBC接口插入到临时表(Staging Table)。 在MapReduce作业的提交阶段,将数据从临时表迁移到正式表。 数据导出到文件系统 在MapReduce作业的Map阶段,从HDF

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  • MapReduce REST API接口介绍

    exclude.cipher.list的值直接引用Yarn对应配置项的值,因此需要修改Yarn对应配置项的值并重启Yarn和MapReduce服务。 TLSv1协议存在安全漏洞,请谨慎使用。 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令: curl -k -i --negotiate

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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    a库。如下图所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题: 准备MapReduce应用开发环境

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce REST API接口介绍

    "reducesCompleted":1 } ] } } 结果分析: 通过这个接口,可以查询当前集群已完成的MapReduce任务,并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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