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 多路径输入读文件顺序 更多内容
  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务异常,临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除? MR任务即MapReduce任务,关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多,占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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  • 修改配置文件

    上传成功的文件会归档在此目录下。 本脚本执行时,会先查询backup_archive目录中的文件,如果当前时间和文件时间的差超过reserve_time的值,则文件会删除;然后再去backup_path目录上传文件,上传成功的文件会被归档到backup_archive目录中。 /hana/backup/archive

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  • 安装并配置虚拟机(Linux)

    安装FusionServer/TaiShanServer 服务器 iDriver驱动 安装多路径软件(可选) 安装一键式重置密码插件 安全性配置 配置 裸金属服务器 远程登录 配置根分区自动扩盘 昇腾服务器驱动和固件安装升级 安装vroce驱动 清理文件

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  • 配置Yarn通过Guardian访问OBS

    Write”权限。 例如,为用户组“obs_hadoop1”添加“obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1”的“Read”和“Write”权限: 图2 为新建用户组赋予OBS路径和写的权限 父主题: MRS 集群服务对接OBS示例

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  • 查询workflow输入

    查询workflow输入 功能介绍 查询特定流程输入。 URI GET /v1/workflows/{workflow_id}/inputs 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 workflow_id 是 String 需要查询流程的id,即创建workflow的返回值。

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  • 自拓展输入流

    自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据,作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*

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  • MRS Kafka输入流

    MRS Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件输入数据: log1

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  • 创建HDFS权限角色

    HDFS > 文件系统”。 定位到指定目录或文件在HDFS中保存的位置。 在指定目录或文件的“权限”列,勾选“”和“执行”。 设置用户读取其他用户的目录或文件的权限 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统”。 定位到指定目录或文件在HDFS中保存的位置。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件输入数据: log1

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件输入数据: log1

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略:在提交的MapReduce任务中,允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值,例如500000/4(默认值),表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入文件数超出此限制时则会发生此错误。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件输入数据: log1

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  • 修改网络ACL规则生效顺序

    修改网络ACL规则生效顺序 使用场景 多个网络ACL规则冲突,更靠前的规则优先生效。如果某个规则需要优先或落后生效,可在对应规则(需要优先或落后于某个规则生效的规则)前面或后面插入此规则。 操作步骤 登录控制台。 选择“CDN与智能边缘 > 智能边缘云 IEC”。 单击“边缘网络

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  • 模型输入目录规范

    caffemodel 模型参数文件输入目录下有且只能有一个,必填。 |---xxxx.prototxt 模型网络文件输入目录下有且只能有一个,必填。 |---insert_op_conf.cfg 插入算子配置文件输入目录下有且只有一个,可选。 |---plugin

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  • 数字输入框

    数字输入框 数字输入框组件用于记录数字类型的数据信息,例如数量、年龄、库存、金额等。数字输入框组件支持输入数字的最大有效长度为18位。如果有超过18位数字的输入要求,建议替换为输入框组件。 在表单开发页面,从“基础组件”中,拖拽“数字输入框”组件至表单设计区域,如图1。 图1 数字输入框

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  • CloudTable HBase输入流

    CloudTable HBase输入流 功能描述 创建source流从 表格存储服务 CloudTable的HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭

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  • 开源Kafka输入流

    开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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  • 查询插件输入配置

    查询插件输入配置 功能介绍 查询插件输入配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{domain_id}/agent-plugin/plugin-input 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id 是 String 租户ID 请求参数

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