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

 

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    mapreduce yarn 包 更多内容
  • YARN

    YARN YARN基本原理 YARN HA方案介绍 Yarn与其他组件的关系 YARN开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 编译并运行程序

    ngs.xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。

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  • 多CPU内核下的调优配置

    0.8 Client 磁盘IO是主要瓶颈,合理配置“mapreduce.task.io.sort.mb”可以使溢出至磁盘的内容最小化。 - 数据大小 当HDFS客户端写数据至数据节点时,数据会被累积,直到形成一个。然后这个数据会通过网络传输。dfs.client-write-

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  • 多CPU内核下的调优配置

    0.8 Client 磁盘IO是主要瓶颈,合理配置“mapreduce.task.io.sort.mb”可以使溢出至磁盘的内容最小化。 - 数据大小 当HDFS客户端写数据至数据节点时,数据会被累积,直到形成一个。然后这个数据会通过网络传输。dfs.client-write-

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar名称。 [mainClass]:指jar应用工程中的类得main方法。

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar名称。 [mainClass]:指jar应用工程中的类得main方法。

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  • 编译并运行程序

    jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如/opt/client/conf,与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。

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  • 编译并运行程序

    ngs.xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。

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  • 编译并运行程序

    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。 执行mvn package生成jar,在工程目录target目录下获取,比如“mapreduce-examples-1

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  • 编译并运行程序

    jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如/opt/client/conf,与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。

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  • 使用Yarn

    使用Yarn 集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 MapReduce任务异常,临时文件未删除 Yarn客户端的端口信息错误导致提交任务后报错connection

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  • MapReduce任务异常,临时文件未删除

    MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录,方便Container启动后获取相应的文件。系统通过配置项“yarn.app.mapreduce.am.staging-dir”决定具体存放位置,默认值是“/tmp/hadoop-yarn/staging”。

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  • 购买MRS集群时,找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理?

    购买MRS集群时,找不到HDFS、YarnMapReduce组件如何处理? 问: 购买MRS集群时,为什么找不到HDFS、YarnMapReduce组件? 答: HDFS、YarnMapReduce组件包含在Hadoop组件中,当购买MRS集群时无法看到HDFS、YarnMapReduce组件,勾

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  • 配置YARN严格权限控制

    enable或mapreduce.cluster.acls.enabled设置为false时,即关闭YarnMapreduce的权限校验功能。此时任何用户都可以在YarnMapReduce上提交任务和查看任务信息,存在安全风险,请谨慎使用。 父主题: 使用Yarn

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  • 配置使用分布式缓存

    首先,需要将指定版本的MapReduce tar存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下,如下所示: $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x.tar.gz /mapred/framework/ 根据表1,对“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site

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  • 配置使用分布式缓存

    首先,需要将指定版本的MapReduce tar存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下,如下所示: $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x.tar.gz /mapred/framework/ 根据表1,对“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site

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  • 使用Yarn

    使用Yarn Yarn常用参数 创建Yarn角色 使用Yarn客户端 配置NodeManager角色实例使用的资源 更改NodeManager的存储目录 配置YARN严格权限控制 配置Container日志聚合功能 启用CGroups功能 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存

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  • 使用Yarn

    使用Yarn Yarn常用参数 创建Yarn角色 使用Yarn客户端 配置NodeManager角色实例使用的资源 更改NodeManager的存储目录 配置YARN严格权限控制 配置Container日志聚合功能 启用CGroups功能 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存

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  • 多个NameService环境下,运行MapReduce任务失败

    <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题: MapReduce常见问题

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  • 配置日志归档和清理机制

    文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 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

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  • 配置日志归档和清理机制

    文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 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

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