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snappy文件 更多内容
  • 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

    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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  • 运行MapReduce作业

    运行,也可以通过 MRS 集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。 如果作业程序需要读取以及分析OBS文件系统中的数据,需要先配置MRS集群的存算分离,请参考配置MRS集群存算分离。 通过管理控制台提交作业 登录MRS管理控制台。

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。

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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.txt:数据输入文件

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  • MRS数据源使用概述

    MRS集群简介 MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS)是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群,对外提供大容量数据的存储和分析能力,可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息,请参考《MapReduce服务用户指南》。

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  • 查看Loader作业历史信息

    行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数(文件数)。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数(文件数)。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数(文件数):输入格式不正确,无法进行转换。 转换过程中配置过滤条件后跳过的行数。

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  • 视频帮助

    访问集群WebUI界面 03:07 访问集群WebUI界面 MapReduce服务 MRS 删除MRS集群 00:53 删除MRS集群 MapReduce服务 MRS 提交MapReduce作业 02:11 提交MapReduce作业 MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25

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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,具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类:

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  • 配置HBase数据压缩格式和编码

    {NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1:表名。 f1:列簇名。 SNAPPY:该列簇使用的压缩算法为SNAPPY。 FAST_DIFF:使用的编码方式为FAST_DIFF。

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  • 配置HBase数据压缩格式和编码

    {NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1:表名。 f1:列簇名。 SNAPPY:该列簇使用的压缩算法为“SNAPPY”。 FAST_DIFF:使用的编码方式为“FAST_DIFF”。

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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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  • 查看作业历史信息

    行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数(文件数)。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数(文件数)。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数(文件数):输入格式不正确,无法进行转换。 转换过程中配置过滤条件后跳过的行数。

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  • 创建表

    FAST_DIFF); //设置文件压缩方式,HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高,但压缩和解压性能低,适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低,但压缩解压性能高,适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCom

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  • 创建HBase表

    FAST_DIFF); //设置文件压缩方式,HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高,但压缩和解压性能低,适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低,但压缩解压性能高,适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCom

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  • 创建HBase表

    FAST_DIFF); //设置文件压缩方式,HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高,但压缩和解压性能低,适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低,但压缩解压性能高,适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCom

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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

    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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  • 读取输出口显示内容

    读取输出口显示内容 接口名称 WEB_GetVideoOutSourceAPI 功能描述 读取输出口显示内容时调用该接口。 应用场景 读取输出口显示内容。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetVideoOutSourceAPI 参数

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  • 训练过程读取数据

    训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置? 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低? 使用Moxing时如何定义路径变量? 父主题: Standard训练作业

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  • 配置Hive读取Hudi表

    配置Hive读取Hudi表 Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS的数据,通过Spark组件、Flink组件或者Hudi客户端,可以将Hudi表的数据映射为Hive外部表,基于该外部表,Hive可以进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。 根据

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