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

 
 

    hbase web调用mapreduce 更多内容
  • 使用Import工具导入数据

    统时必须要以file://开头。 例如: ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import t1 file:///tmp/sequencefile 父主题: HBase数据批量导入

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    密key的读权限=。 检查目录/tmp/hbase的权限,需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • 调用REST接口访问HBase应用安全认证

    调用REST接口访问HBase应用安全认证 场景说明 HBase服务安装时可选部署RESTServer实例,可通过访问HBase REST服务的形式调用HBase相关操作,包括对Namespace、table的操作等。访问HBase REST服务同样需要进行Kerberos认证。

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  • 典型场景:从HBase导出数据到关系型数据库

    中选择“HBASE”,设置数据源信息。 表2 数据源配置参数说明 参数名 解释说明 示例 HBase实例 在HBase作业中,Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。如果选定的HBase服务实例在集群中未添加,则此作业无法正常运行。 HBase 个数

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    密key的读权限。 检查目录“/tmp/hbase”的权限,需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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  • 修改HBase全局二级索引状态

    用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 修改HBase全局二级索引状态 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

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  • 使用Loader导出数据

    小”,请配置“Map数”。 HBASE HBase实例 在HBase作业中,Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例中选择任意一个。如果选定的HBase服务实例在集群中未添加,则此作业无法正常运行。 个数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。参数值必须小于或等于“3000”。

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  • Hbase

    Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行,可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没

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  • 配置HBase主备集群容灾

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true表名 保存源数据的目录 例如,hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase

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  • 修改索引状态

    用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 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

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  • MapReduce服务 MRS

    序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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  • MRS集群组件如何管理和使用第三方jar包

    在使用组件时调用了第三方jar包,可放置到每个节点上指定目录中,重启组件后该目录下的jar会被相应的组件程序自动加载。 放置目录为:组件安装节点的“<集群安装目录>/third_lib/<组件名>”目录。 例如: 将使用HBase服务要用到的jar包文件放入HBase节点的“${

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  • 典型场景:从HBase导出数据到SFTP服务器

    配置多个S FTP服务器 时,HBase表或phoenix表将分成多份随机保存到各个SFTP 服务器 。 设置数据源信息 单击“下一步”,进入“输入设置”界面,在“源文件类型”中选择“HBASE”,设置数据源信息。 表2 数据源配置参数说明 参数名 解释说明 示例 HBase实例 在HBase作业中,L

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  • 使用Loader从HBase导出数据到SFTP服务器

    配置多个SFTP服务器时,HBase表或phoenix表将分成多份随机保存到各个SFTP服务器。 设置数据源信息 单击“下一步”,进入“输入设置”界面,在“源文件类型”中选择“HBASE”,设置数据源信息。 表2 数据源配置参数说明 参数名 解释说明 示例 HBase实例 在HBase作业中,L

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  • MRS 3.1.5版本说明

    KrbServer 1.18 Kudu 1.12.1 LdapServer 2.7.0 Mapreduce 3.1.1 Oozie 5.1.0 Presto 333 Phoenix(集成在HBase中) 5.0.0 Ranger 2.0.0 Spark2x 3.1.1 Sqoop 1

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  • Impala

    为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据

    使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景,向HBase中批量加载数据的方式有很多种,最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据;另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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