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 map不断的分片 更多内容
  • 编译并运行MapReduce应用

    t目录下获取,比如“mapreduce-examples-1.0.jar”。 上传生成应用包“mapreduce-examples-1.0.jar”到Linux客户端上。例如“/opt”目录。 如果集群开启Kerberos,参考5.2.2-准备开发用户获得“user.keytab”、“krb5

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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开发环境 准备连接MapReduce集群配置文件 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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  • 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 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 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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  • MapReduce REST API接口介绍

    MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务信息。目前MapresuceREST接口可以查询已完成任务状态信息。完整和详细接口请直接参考官网上描述以了解其使用: http://hadoop.apache

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    cross-platform 支持在Windows上提交到Linux上运行MR任务配置项。当该参数值设为“true”时,表示支持。当该参数值设为“false”时,表示不支持。 true 父主题: 使用MapReduce

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时(如几百上千台节点集群),个别节点出现软硬件故障概率会增大,并且会因此延长整个任务执行时间(运行完成任务会等待异常设备运行完成)。推测执行通过将一个task分给多台机器运行,取首先运行完成节点。对于小集群,可以将该功能关闭。

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时(如几百上千台节点集群),个别节点出现软硬件故障概率会增大,并且会因此延长整个任务执行时间(运行完成任务会等待异常设备运行完成)。推测执行通过将一个task分给多台机器运行,取首先运行完成节点。对于小集群,可以将该功能关闭。

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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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  • 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。当内存较小时,任务中拷贝map输出时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务配置可根据mapper数量和各mapper数据大小来进行优

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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。当内存较小时,任务中拷贝map输出时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务配置可根据mapper数量和各mapper数据大小来进行优

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    cross-platform 支持在Windows上提交到Linux上运行MR任务配置项。当该参数值设为“true”时,表示支持。当该参数值设为“false”时,表示不支持。 true 父主题: 使用Mapreduce

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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任务会产生大量输出结果文件,那么该job在最后commit阶段,会耗费较长时间将每个task临时输出结果commit到最终结果输出目录。特别是在大集群中,大Jobcommit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce应用开发常用概念

    归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从Map任务输出数据到Reduce任务输入数据过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新键值对。 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,要准备开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测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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  • 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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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    Project”页面选择“Java”,然后配置工程需要JDK和其他Java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 在会话框中填写新建工程名称。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 将待处理日志文件放置在HDFS系统中。 在Linux系统中新建文本文件,将待处理数据复制到文件中。例如将MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中内容复制保存到input_data2

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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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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    Project”页面选择“Java”,然后配置工程需要JDK和其他Java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 在会话框中填写新建工程名称。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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