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和storm 更多内容
  • 管理Storm拓扑

    管理Storm拓扑 操作场景 用户可以使用Storm的WebUI管理拓扑。“storm”用户组的用户只能管理由自己提交的拓扑任务,“stormadmin”用户组的用户可以管理所有拓扑任务。 操作步骤 访问Storm的WebUI,请参考访问Storm的WebUI。 在“Topology

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  • Storm常用参数

    thrift.threads 设置主用Nimbus对外提供服务时的最大连接线程数。当Storm集群规模较大,Supervisor实例数量较多时,需要增加线程数。 512 父主题: 使用Storm

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  • 访问MRS集群上托管的开源组件Web页面

    RangerAdmin”。 Storm MRS 3.x之前版本集群,在集群详情页选择“组件管理 > Storm > Storm WebUI > UI”。 MRS 3.x及以后版本集群,在Manager页面选择“集群 > 服务 > Storm > Storm WebUI > UI (主机名称)”。

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  • 组件介绍

    KrbServer及LdapServer Kudu Loader Manager MapReduce MemArtsCC Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

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  • 支持的大数据平台简介

    台对接,包括华为云MapReduce服务(MRS)、Cloudera CDHHortonworks HDP,满足用户业务的灵活诉求。 华为云MapReduce服务(MRS) 华为云MapReduce服务(MRS)是华为云提供的大数据服务,可以在华为云上部署管理Hadoop系统,一键即可部署Hadoop集群。

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  • MRS集群用户账号一览表

    Hue系统启动与Kerberos认证用户,并用于访问HDFSHive。 flume 系统随机生成 Flume系统启动用户,用于访问HDFSKafka,对HDFS目录“/flume”有读写权限。 flume_server 系统随机生成 Flume系统启动用户,用于访问HDFSKafka,对HDFS目录“/flume”有读写权限。

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题: Storm开发指南(安全模式)

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  • Storm应用开发简介

    习、持续计算分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述

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  • Storm应用开发流程

    Storm应用开发常用概念 准备开发运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端,请根据指导完成客户端的安装配置。 准备Storm应用开发运行环境 准备工程 Storm提供

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程介绍 父主题: Storm开发指南

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  • 查看Storm拓扑日志

    查看Storm拓扑日志 操作场景 用户需要查看Storm拓扑在worker进程中的执行情况时,需要查看worker中关于拓扑的日志。如果需要查询拓扑在运行时数据处理的日志,提交拓扑并启用“Debug”功能后可以查看日志。仅启用Kerberos认证的流集群支持该场景,且用户需要是拓

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  • Storm开源增强特性

    务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出;并可以在合适的时候中止业务。 高可用性 Nimbus HA机制,避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故障而导致集群无法提供Topology的新增及管理操作的问题,增强了集群可用性。 父主题: Storm

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  • 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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  • Storm应用开发简介

    流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述

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  • 调测Storm应用

    调测Storm应用 生成Storm应用Jar包 在Linux环境中调测Storm应用 查看Storm应用调测结果 父主题: Storm开发指南

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题: Storm开发指南(普通模式)

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  • Storm应用开发简介

    习、持续计算分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。 Storm有如下几个特点: 适用场景广泛 易扩展,可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题: Storm应用开发概述

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  • Storm应用开发流程

    Storm应用开发常用概念 准备开发运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端,请根据指导完成客户端的安装配置。 准备Storm应用开发运行环境 准备工程 Storm提供

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  • 调测Storm应用

    调测Storm应用 打包Storm样例工程应用 打包Storm业务 提交Storm拓扑 查看Storm应用调测结果 父主题: Storm开发指南(安全模式)

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  • 完整迁移Storm业务

    getExecutionEnvironment(); //将StormConfig设置到Job的环境变量中,用于构造BoltSpout //如果BoltSpout初始化时不需要config,则不用设置 env.getConfig().setGlobalJobParameters(stormConfig);

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,不可变Key-Val

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