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 按行读取 更多内容
  • 运行MapReduce作业

    登录 MRS 管理控制台。 选择“现有集群”,选中一个运中的集群并单击集群名称,进入集群信息页面。 在“概览”页签的基本信息区域,单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进IAM用户同步。 集群开启Kerberos认证时需执该步骤,若集群未开启Kerberos认证,无需执本步骤。 IAM用户同步完成后

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  • 读取文件报错,如何正确读取文件

    S桶中,而训练作业运在容器中,无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错,您可以使用Moxing将数据复制至容器中,再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型,进读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用c

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  • 如何读取“

    /opt/client 执以下命令,配置环境变量。 source bigdata_env 执以下命令,进用户认证。(普通集群跳过此步骤) kinit 组件业务用户 执以下命令,切换到Kafka客户端安装目录。 cd Kafka/kafka/bin 执以下命令,获取consumer

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  • 编译并运行MapReduce应用

    编译并运MapReduce应用 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运,不支持在Windows环境下运。 操作步骤 生成MapReduce应用可执包。 执mvn package生成jar包,在工程目录

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    配置MapReduce任务推测执 操作场景 当集群规模很大时(如几百上千台节点的集群),个别节点出现软硬件故障的概率会增大,并且会因此延长整个任务的执时间(运完成的任务会等待异常设备运完成)。推测执通过将一个task分给多台机器运,取首先运完成的节点。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 操作场景 当集群规模很大时(如几百上千台节点的集群),个别节点出现软硬件故障的概率会增大,并且会因此延长整个任务的执时间(运完成的任务会等待异常设备运完成)。推测执通过将一个task分给多台机器运,取首先运完成的节点。对于小集群,可以将该功能关闭。

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  • 配置流式读取Spark Driver执行结果

    配置流式读取Spark Driver执结果 配置场景 在执查询语句时,返回结果有可能会很大(10万数量以上),此时很容易导致JD BCS erver OOM(Out of Memory)。因此,提供数据汇聚功能特性,在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同

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  • 变量读取规则

    并发按照顺序读取变量中的值。 顺序模式 并发模式 每个并发单独复制一个同名变量进使用,不同并发顺序读取变量值,相互不影响。 例如,10并发压力模式下的任务,在执过程中,每个并发均从复制的变量中,按照顺序往下读取相应的变量值。 随机模式 用例模式 每个并发随机读取一个变量值。

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  • MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

    MapReduce引擎无法查询Tez引擎执union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执union相关语句写入的数据,切换到Mapreduce引擎后进查询,发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执union语句时,生成的输出文件会存在HIVE_UNION_SUBDIR目录。

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  • MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

    MapReduce引擎无法查询Tez引擎执union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执union相关语句写入的数据,切换到Mapreduce引擎后进查询,发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执union语句时,生成的输出文件会存在HIVE

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  • 读取模板文件

    读取模板文件 功能介绍 该接口可以用于模板作者或模板维护人读取模板文件内容。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/templates/{template_id}/files

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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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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运环境 MapReduce的运环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运。 客户端运环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • 配置流式读取Spark Driver执行结果

    配置流式读取Spark Driver执结果 配置场景 在执查询语句时,返回结果有可能会很大(10万数量以上),此时很容易导致JDB CS erver OOM(Out of Memory)。因此,提供数据汇聚功能特性,在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    参考获取MRS应用开发样例工程进操作,准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件,支持7-Zip 16.04版本。 准备运环境 进应用开发时,需要同时准备代码的运调测的环境,用于验证应用程序运正常。 如果本地Window

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    04版本。 准备运环境 进应用开发时,需要同时准备代码的运调测的环境,用于验证应用程序运正常。 如果本地Windows开发环境和集群业务平面网络互通,可下载集群客户端到本地,获取相关调测程序所需的集群配置文件及配置网络连通后,然后直接在Windows中进程序调测。 登录 FusionInsight

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    04版本。 准备运环境 进应用开发时,需要同时准备代码的运调测的环境,用于验证应用程序运正常。 如果本地Windows开发环境和集群业务平面网络互通,可下载集群客户端到本地,获取相关调测程序所需的集群配置文件及配置网络连通后,然后直接在Windows中进程序调测。 登录FusionInsight

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  • 读取文件控制并发

    在拥有get_result功能之后,如果需要实现根据上一步的结果,动态并发执任务,则可以通过如下方式完成: 图2 动态并发执任务 这样可以通过执自己熟悉的shell命令,读取某个文件内容,或者列出目录中特定的文件,来得到想要的并发为。 示例 job-list: type: GCS.Job

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  • 读取文件控制并发

    在拥有get_result功能之后,如果需要实现根据上一步的结果,动态并发执任务,则可以通过如下方式完成: 图2 动态并发执任务 这样可以通过执自己熟悉的shell命令,读取某个文件内容,或者列出目录中特定的文件,来得到想要的并发为。 示例 job-list: type: GCS.Job

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  • 读取配置文件

    读取配置文件 接口名称 WEB_ConfigFileProcessAPI(后续废弃) 功能描述 读取配置文件 应用场景 读取配置文件 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_ConfigFileProcessAPI 参数 无 返回值 表1 读取配置文件返回值

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  • 使用Scan读取数据

    使用Scan读取数据 功能介绍 要从表中读取数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多数据保存在ResultScanner对象中,每数据以R

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