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 map输出hdfs 更多内容
  • 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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  • 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

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自“job

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 父主题:

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划

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  • MapReduce Java API接口介绍

    setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口,指定MapReduce作业的Mapper类,默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends

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  • 多CPU内核下MapReduce调优配置

    doop/mapred-site.xml。 4096 Client Map输出与压缩 Map任务所产生的输出可以在写入磁盘之前被压缩,这样可以节约磁盘空间并得到更快的写盘速度,同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。 mapreduce.map.output

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  • Loader基本原理

    数据导入HDFSMapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据,并将数据输出HDFS临时目录下(以“输出目录-ldtmp”命名)。 在MapReduce作业的提交阶段,将文件从临时目录迁移到输出目录中。 数据导出到关系型数据库 在MapReduce作业的Map阶段,

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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

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自job

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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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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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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客户端配置文

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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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  • 配置Container日志聚合功能

    同步配置”。同步完成后重启Yarn服务。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用,且MapReduce应用必须进行相应的日志文件滚动输出配置,需要在MapReduce客户端节点的“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中进行如表3所示的配置。

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    [path2]:指数据输出路径。 例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop

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    [path2]:指数据输出路径。 例如,将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop

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