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 多目录输入 更多内容
  • 输入框

    文本类型:该输入框文本类型,支持输入框和密码两种类型。 默认值:输入框中默认显示的值,字段没有配置值时,会取默认值。 验证:对字段做一些限制。 必填:字段是否必填。勾选“必填”,页面展示会有提示必填。 可清空:是否可一键清空输入框内容,默认关闭。 最大字符长度:输入框取值最大字符长度。

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  • 移动当前目录至新目录

    移动当前目录至新目录 功能介绍 移动当前目录至新目录。移动目录的的同时会移动其下的所有子目录与api。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/service/servicecatalogs/{catalog_id}/move 表1 路径参数

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  • 查询execution输入

    查询execution输入 功能介绍 查询执行结果的输入。 URI GET /v1/executions/{execution_id}/inputs 请求消息 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 execution_id 是 String 执行结果ID,即创建execution接口返回值。

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  • 输入类算子

    输入类算子 IoT设备接入数据源 DIS数据源 API数据源 父主题: 算子使用指南

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  • 输入模块简介

    输入模块简介 hilens::VideoCapture类 使用视频采集器来读取本地摄像头或IP摄像头的数据。 #include <video_capture.h> 构造及析构函数 ~VideoCapture() virtual hilens::VideoCapture::~VideoCapture()

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  • 视频输入模块

    视频输入模块 输入模块简介 视频采集器 读取摄像头视频帧 获取视频的宽度 获取视频的高度

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  • 音频输入模块

    音频输入模块 输入模块简介 音频采集器 读取音频数据

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  • 输入框

    文本框/文本域 - √ 3 占位符 placeholder文字内容,即输入框提示语言 input输入框 - - √ 4 最大长度 控制输入框的长度大小 数字输入框 - - √ 5 禁用 控制输入框不可输入 switch按钮 开/关 关 √ 6 只读 文本框消失,只展示填写的内容 switch开关

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  • 音频输入模块

    音频输入模块 音频采集器 读取音频数据 音频输入模块示例-输入

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  • 输入输出

    输入输出 输入 输出 父主题: 预置算子说明

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  • 查询堆栈输入

    参数类型 描述 inputs Object 堆栈输入信息。其中每个key-value表示有名为key的输入,其值为value。 当模板的input中定义了输入参数为secret/password类型时,对应的input的value在查询接口中返回的将是加密后的信息。 响应示例 {

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  • CSV文件输入

    CS V文件输入 概述 “CSV文件输入”算子,用于导入所有能用文本编辑器打开的文件。 输入与输出 输入:文本文件 输出:多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 分隔符 CSV文件的列分隔符,用于分隔每行的数据。 string 是 , 换行符 用

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  • 输入框

    输入输入框是基础输入组件,输入框中的内容可以通过鼠标或键盘输入输入框一般在有需要输入内容、提供组合型条件查询或有其他资料需要提交时使用。 在标准页面设计界面,从“基本组件 > 表单”中,拖拽“输入框”组件至页面工作区域,如图1。 图1 输入框 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上,单击,可查看组件说明。

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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

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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

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    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.properties所定义。

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    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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  • 启用安全认证的MRS集群快速入门

    rb5.conf文件。 图12 下载认证凭据 执行MapReduce程序 本小节提供执行MapReduce程序的操作指导,旨在指导用户在安全集群模式下运行程序。 前提条件 已编译好待运行的程序及对应的数据文件,如mapreduce-examples-1.0.jar、input_data1

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  • 配置Container日志聚合功能

    在搜索框中输入表1中参数名称,修改并保存配置。然后在Yarn服务“概览”页面选择“更多 > 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

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