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

 
 

    hbase mapreduce 例子 更多内容
  • 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-security 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CollectionMa

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  • 删除索引

    场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具删除某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to

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  • Hive WebHCat接口介绍

    144:9111/templeton/v1/mapreduce/jar?user.name=user1" mapreduce/streaming(POST) 描述 以Streaming方式提交MR任务 URL http://www.myserver.com/templeton/v1/mapreduce/streaming

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  • Hive WebHCat接口介绍

    144:9111/templeton/v1/mapreduce/jar" mapreduce/streaming(POST) 描述 以Streaming方式提交MR任务 URL https://www.myserver.com/templeton/v1/mapreduce/streaming 参数

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbasePythonExample

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  • 租户使用HBase BulkLoad功能提示权限不足如何处理

    导入HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/hfile ImportTable 父主题: HBase常见问题

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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节点中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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  • 索引信息查询

    用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbasePythonExample

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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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  • 批量构建HBase全局二级索引数据

    议将nohup命令放在后台执行,避免操作被意外中断。 在HBase客户端执行以下命令可批量构建已有数据的索引数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    Hive业务还可能需要关联使用其他组件,例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限,或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的权限操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的,因此在安

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  • 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据

    使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景,向HBase中批量加载数据的方式有很多种,最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据;另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率

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  • 配置Hive业务使用其他组件的用户权限

    Hive业务还可能需要关联使用其他组件,例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限,或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的,因此在安全

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  • Phoenix BulkLoad Tool使用限制说明

    30201001,13,'367392332','sffa1','',''); 执行BulkLoad任务更新数据 hbase org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t TEST_TABLE -i /tmp/test.csv,test.csv内容如下:

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  • Impala

    为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后,“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令,加载HFiles: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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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节点中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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  • HBase输出

    HBase输出 概述 “HBase输出”算子,用于配置已生成的字段输出到HBase表的列。 输入与输出 输入:需要输出的字段 输出:HBase表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通HBase表)和phoenix表。

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