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 yarn 包 更多内容
  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    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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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar运行MapReduce任务的样例: hadoop

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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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  • 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应用工程中的类的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应用工程中的类的main方法。

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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。 执行mvn package生成jar,在工程目录

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    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MapReduce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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  • 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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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    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MapReduce调优配置

    xml。 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。这个数据会通过网络传输。 数据节点从HDFS客户端接收数据,然后将数据里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时,增加数据的大小可以减少磁盘寻道时间,从而提升IO性能。 dfs.client-write-packet-size

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    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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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar运行MapReduce任务的样例: hadoop

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  • 使用Yarn

    使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题

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  • 使用Yarn

    使用Yarn Yarn用户权限管理 使用Yarn客户端提交任务 配置Container日志聚合功能 启用Yarn CGroups功能限制Container CPU使用率 配置TimelineServer支持HA Yarn企业级能力增强 Yarn性能调优 Yarn运维管理 Yarn常见问题

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 将hive-site.xml、hbase-site

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  • 在Linux环境中调测HDFS应用

    ven的“settings.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“HDFSTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 将导出的Jar包上传至Linux客户端运行环境的任意目录下,例如“/opt/client”。

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  • 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败

    777 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 提交作业时使用的staging目录。 /tmp/hadoop-yarn/staging 777 mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir MapReduce作业记录历史文件的目录。

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  • 配置Yarn权限控制开关

    调用用户有权查看的信息。 当“yarn.acl.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。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 在放置MapReduce工程样例的“../sr

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