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

 

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    mapreduce setup park 更多内容
  • 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统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache

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  • 查询单个作业

    "service_config":{ "common":{ "illegal_park_detection_sw":1, "illegal_park_alert_threshold":30, "intrusion_detection_sw":0

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  • 查询作业列表

    "common":{ "illegal_park_detection_sw":1, "illegal_park_alert_threshold":30, "

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题: 使用Mapreduce

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP,那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述:http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题: 开发程序

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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-normal 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CollectionMapp

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题: 开发程序

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  • 使用SetupTool构建

    使用SetupTool构建 使用SetupTool工具构建Python项目。 前提准备 使用SetupTool打包时,需要保证代码根目录下存在“setup.py”文件,关于setup文件写法请参见Python官方说明。 图形化构建 在配置构建步骤中,添加“SetupTool构建”构建步骤。 参数说明如下:

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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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 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。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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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”。如果集群无此参数,或参数值为“fals

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  • MapReduce任务长时间无进展

    xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题: MapReduce常见问题

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