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 读取hdfs文件 更多内容
  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    运行完成后将本地的任务日志进行合并,写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志(聚合功能开启的情况下)都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群,如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除,日志文件将占用HDFS大量内存空间,增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分: 从HDFS文件中抽取name信息,查询HBase、Hive相关数据,并进行数据拼接,通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    直接在客户端中修改相应的配置文件HDFS客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) M

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  • MapReduce应用开发简介

    Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,终止MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集,读取数据,并提供给map

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    te.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-

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  • 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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  • 查询或者删除HDFS文件失败

    查询或者删除HDFS文件失败 问题背景与现象 使用HDFS的shell客户端查询或者删除文件失败,父目录可以看见此文件(不可见字符)。 图1 父目录文件列表 原因分析 可能是该文件写入时有异常,写入了不可见字符。可以将该文件名重定向写入本地文本中,使用vi命令打开。 hdfs dfs

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  • 追加信息到HDFS指定文件

    追加信息到HDFS指定文件 功能简介 追加文件内容,是指在HDFS的某个指定文件后面,追加指定的内容。过程为: 使用FileSystem实例的append方法获取追加写入的输出流。 使用该输出流将待追加内容添加到HDFS的指定文件后面。 在完成后,需关闭所申请资源。 代码样例 如下是代码片段,详细代码请参考com

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  • 配置Oozie作业操作HDFS文件

    配置Oozie作业操作HDFS文件 功能描述 HDFS文件操作节点,支持对HDFS文件及目录的创建、删除、授权功能。 参数解释 FS 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 FS活动的名称 delete 删除指定的文件和目录的标签 move

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  • 配置Oozie作业操作HDFS文件

    配置Oozie作业操作HDFS文件 功能描述 HDFS文件操作节点,支持对HDFS文件及目录的创建、删除、授权功能。 参数解释 FS 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 FS活动的名称 delete 删除指定的文件和目录的标签 move

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    te.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-

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  • 文件错误导致上传文件到HDFS失败

    文件错误导致上传文件HDFS失败 问题背景与现象 用hadoop dfs -put把本地文件拷贝到HDFS上,有报错。 上传部分文件后,报错失败,从NameNode原生页面看,临时文件大小不再变化。 原因分析 查看NameNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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  • 编译并运行MapReduce应用

    conf”文件需要在Linux环境上创建文件夹保存这些配置文件,例如“/opt/conf”。并在linux环境上,在客户端路径下(/opt/client/HDFS/hadoop/etc/hadoop/)获得core-site.xml、hdfs-site.xml文件放入上述文件夹里。

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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文本文件为输入数据: log1

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    nputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前,需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。

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  • Hive与其他组件的关系

    op HDFS文件系统上,Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduceMapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目,它是一个基于Hadoop HDFS分布式

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间,并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC(Lempel-Ziv Compression)提供配置方法。这种压缩格

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    使用LZC压缩算法存储HDFS文件 配置场景 文件压缩可以减少储存文件的空间,并且提高数据从磁盘读取和网络传输的速度。HDFS有Gzip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC(Lempel-Ziv Compression)提供配置方法。这种压缩格

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