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 分割文件 更多内容
  • 对间隔分区表分割分区

    对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后,源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如,创建如下间隔分区表,并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 对间隔分区表分割分区

    对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后,源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如,创建如下间隔分区表,并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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  • 典型场景:从SFTP服务器导入数据到Hive

    MapReduce任务中各个map的输入文件。 选择“FILE”,表示按文件分割文件,即每个map处理一个或多个完整的源文件,同一个源文件不可分配至不同map,完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”,表示按大小分割文件,即每个map处理一定大小的输入文件,同

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  • 典型场景:从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS

    MapReduce任务中各个map的输入文件。 选择“FILE”,表示按文件分割文件,即每个map处理一个或多个完整的源文件,同一个源文件不可分配至不同map,完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”,表示按大小分割文件,即每个map处理一定大小的输入文件,同

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  • 使用Loader从SFTP服务器导入数据到Hive

    选择按文件或大小分割源文件,作为数据导入的MapReduce任务中各个map的输入文件。 选择“FILE”,表示按文件分割文件,即每个map处理一个或多个完整的源文件,同一个源文件不可分配至不同map,完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”,表示按大小分割文件,即每个map处理一定大小的

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  • HBase开源增强特性

    shold后才会进行分割,这种分割被称为单点分割。 为了实现根据用户的需要动态分割Region以获得更好的性能这一目标,开发了多点分割又称动态分割,即把空的Region预先分割成多个Region。通过预先分割,避免了因为Region空间不足出现Region分割导致性能下降的现象。

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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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  • 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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  • 删除索引

    在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.index='table' -Dindexnames.to.drop='idx1#idx2'

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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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  • 执行balance失败报错“Source and target differ in block-size”

    lue> 图1 某些组件或者业务程序写入的文件大小 distcp 从源集群读文件后写入新集群,默认是使用的MapReduce任务中的dfs.blocksize,默认128M。 在distcp写完文件后,会基于块的物理大小做校验,因为该文件在新旧集群中block.size不一致,因此拆分大小不一致,导致校验失败。

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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(安全模式)

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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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  • 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(安全模式)

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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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  • MapReduce日志介绍

    日志归档规则: MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过50MB的时候,会自动压缩,压缩后的日志文件名规则为:“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件,压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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  • MapReduce日志介绍

    日志归档规则: MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过50MB的时候,会自动压缩,压缩后的日志文件名规则为:“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件,压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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  • 使用Loader导出MRS集群内数据

    e file文件格式。 BINARY_FILE:以二进制流的方式导入文件,可以导入任何格式的文件文件分割方式 选择按FILE文件或SIZE大小分割文件成多份,作为数据导出的MapReduce任务中各个map的输入文件。 Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启

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