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

 
 

    hive mapreduce包 更多内容
  • MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

    MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据,切换到Mapreduce引擎后进行查询,发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时,生成的输出文件会存在HIVE_UNION_SUBDIR目录。

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  • 使用MRS Hive表对接OBS文件系统

    在左侧导航栏选择“文件”,新建program、input文件夹。 program:请上传程序到该文件夹。 input:请上传输入数据到该文件夹。 步骤四:Hive访问OBS文件系统 用root用户登录集群Master节点,具体请参见登录集群节点。 验证Hive访问OBS。 用root用户登录集群Master节点,执行如下命令:

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前,需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序,请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序,请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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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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  • Hive

    Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • Hive

    Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题: Connector列表

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  • HIVE优化

    HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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  • 配置Hive任务的最大map数

    配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数,避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面,选择“集群 >

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  • Tez

    业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务,每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFi

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  • DataArts Studio支持的数据源

    百万级时序数据查询分析。 MapReduce服务( MRS HiveHive是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。 使用MRS Hive可实现TB/PB级的数据分

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  • Hive

    Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore,或者兼容Hive Metastore的元数据服务,Doris可以自动获取Hive的库表信息,并进行数据查询。 除了Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • MRS各组件样例工程汇总

    MRS各组件样例工程汇总 样例工程获取地址参见获取MRS应用开发样例工程,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用,当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表1

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    开源镜像站下载,剩余所依赖的开源jar请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发工具下载依赖的jar前,需要确认以下信息。 确认本地环境网络正常。 打开浏览器访问:华为提供开源镜像站(网址为https://mirrors.huaweicloud

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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  • 通过sqoop import命令从PgSQL导出数据到Hive时报错

    import命令时,会启动MapReduce任务,由于MRS Hadoop安装目下(例如“/opt/Bigdata/FusionInsight_HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib”)自带了PgSQL驱动“gsjdbc4-*

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  • HDFS文件系统目录简介

    /user/mapred/hadoop-mapreduce-3.1.1.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径,包含依赖的spark lib和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失

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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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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数: 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数: 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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