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运行效率 更多内容
  • 流程效率

    流程效率 为了清晰展示企业内审批流程的使用情况及审批效率,提供流程效率板块。点击【流程效率】进入审批数据统计界面,可以查看我管理的和个人名下的已处理和待处理的数据量,平均耗时统计。 当前流程效率模块处于灰度试用阶段,加入灰度白名单的租户,可以看到该模块。(如需试用该功能,可联系企业对应运营人员开通)

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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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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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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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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    节点使用MRS客户端,MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 登录 FusionInsight Manager页面,下载集群客户端软件包至主管理节点并解压,然后以root用户登录主管理节点,进入集群客户端解压路径下,复制“FusionInsight_Clus

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    节点使用MRS客户端,MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 登录FusionInsight Manager页面,下载集群客户端软件包至主管理节点并解压,然后以root用户登录主管理节点,进入集群客户端解压路径下,复制“FusionInsight_Clus

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动,过早启动Reduce任务会导致资源占用,影响任务运行效率,但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率,提高任务运行效率。例如:某集

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动,过早启动Reduce任务会导致资源占用,影响任务运行效率,但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率,提高任务运行效率。例如:某集

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  • 开启HTTP/2提升通信效率

    开启HTTP/2提升通信效率 HTTP/2概述 HTTP/2即超文本传输协议 2.0,能通过二进制分帧提升网络通信效率,实现多路复用减少延迟。如果您需要保证HTTPS业务更加安全高效,可以在配置HTTPS监听器时,开启HTTP/2功能。 约束与限制 仅HTTPS监听器支持HTTP/2功能。

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  • 提高Kafka消息处理效率

    提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic,以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议:

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件,然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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  • 分析查询效率异常降低的问题

    尝试在数据库没有其他查询或查询较少的时候运行查询语句,并观察运行效率。如果效率较高,则说明可能是由于之前运行数据库系统的主机负载过大导致查询低效。此外,还可能是由于执行计划比较低效,但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查重复相同查询语句的执行效率。 查询效率低的一个重要原因是查询所需信

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  • 使用Hive CBO功能优化查询效率

    使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时,Hive支持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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  • 提升HBase实时读数据效率

    se读写数据的效率。越大的block块,配合压缩算法,压缩的效率就越好;但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的,所以越大的block块,对于随机读的情况,性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能,一般扩大到128KB或者256KB,可以提升写数据的效率,也不会影响太大的随机读性能。单位:字节。

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  • 提升HBase实时读数据效率

    se读写数据的效率。越大的block块,配合压缩算法,压缩的效率就越好;但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的,所以越大的block块,对于随机读的情况,性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能,一般扩大到128KB或者256KB,可以提升写数据的效率,也不会影响太大的随机读性能。单位:字节。

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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:

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  • 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败

    多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下,运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时,只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如:

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  • Tez

    MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务(DAG中一个节点就是一个RDD

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  • 名单库策略提升检测效率

    名单库策略提升检测效率 场景说明 MTD服务支持添加所有服务发现的情报/白名单IP或 域名 至名单库,添加后MTD将优先关联检测名单库中的IP或域名,及时发现(情报)/忽略(白名单)名单库中IP/域名地址的活动,降低检测响应时间,提升检测效率,减轻MTD运行负载。 如果目标IP或域名

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  • 附录:如何提高消息处理效率

    附录:如何提高消息处理效率 消息生产和消费的可靠性必须由ROMA Connect、生产者和消费者协同工作才能保证,对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后,生产者需要根据ROMA Connect的返回信息

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