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

 
 

    hadoop mapreduce 倒排 更多内容
  • 修改索引状态

    引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.index='table' -D[

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  • Hue与其他组件的关系

    Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互,用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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  • 向量数据库参数

    [1, 32768](5) 表示待搜索的倒排列表的数量,超过倒排列表总数时执行全表搜索。 gsivfflat_secondary_probes 会话级(session) [1, 32768](5) 表示待搜索的二级倒排列表的数量,超过二级倒排列表总数时执行全表搜索。 enable_vectordb

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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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  • 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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  • Oozie基本原理

    Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件,包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Tomcat容器中。

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  • Hive基本原理

    HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务:Hive的大部分数据操作依赖MapReduce,HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务,从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的 数据仓库 框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • 修改HBase全局二级索引状态

    引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.index='table' -D[

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  • 运行MapReduce作业

    运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中,执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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  • Hadoop压力测试工具如何获取?

    Hadoop压力测试工具如何获取? 问: Hadoop压力测试工具如何获取? 答: Hadoop压力测试工具社区获取地址:https://github.com/Intel-bigdata/HiBench 父主题: 产品咨询类

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  • 编译并运行MapReduce应用

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

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    /opt/client/HDFS/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1468982600676_0002 回答 执行analyze table hivetable2 compute statistics语句时,由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager

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  • Hive应用开发规则

    qop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=hive/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/hive.keytab"; 以上已

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    /opt/client/HDFS/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1468982600676_0002 回答 执行analyze table hivetable2 compute statistics语句时,由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager

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  • 使用Import工具导入数据

    HBase目录后执行Import工具,Import工具的命令格式如下: ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import <TableName> <InputPath> “TableName”:要导入数据的表名。 “Inpu

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  • HBase shell客户端在使用中有INFO信息打印在控制台导致显示混乱

    shell窗口的显示。 HBase客户端命令繁多,例如:hbase shell、hbase hbck、hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等,且后续还会增加。部分命令的输出为INFO打印,如果直接把INFO关闭会导致部分命令输出结果丢

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 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(application/job)通常会把

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类:

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  • 通过sqoop import命令从PgSQL导出数据到Hive时报错

    在执行sqoop import命令时,会启动MapReduce任务,由于MRS Hadoop安装目下(例如“/opt/Bigdata/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib”)自带了PgSQL驱动包“gsjdbc4-*

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  • CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop)

    10.0.100:25000,10.10.0.101:25000',hdfscfgpath '/opt/hadoop_client/HDFS/hadoop/etc/hadoop',type'HDFS'); 在可选项options里面写入了HDFS集群对应的NameNode的IP

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