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

 
 

    hdfs mapreduce hive 更多内容
  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    存在,否则会报错。 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。 对于MapReduce访问多组件样例程序,操作步骤如下。 获取“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”这三

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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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  • 启用安全认证的MRS集群快速入门

    配置HBase服务权限 选择“HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/”,勾选“权限”列的“读”、“写”和“执行”,勾选完全后,不要单击确认,要单击如下图的待操作的集群名,再进行后面权限的选择。 图8 配置HDFS服务权限 选择“Hive > Hive读写权限”,勾选“

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  • Impala应用开发简介

    查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括 SELECT,JOIN和聚合函数。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    admin on ha-hdfs:hacluster 9709 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.security.TokenCache - Got dt for hdfs://hacluster; Kind: HDFS_DELEGATION_TOKEN

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  • Impala应用开发简介

    查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括 SELECT,JOIN和聚合函数。

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  • Impala应用开发简介

    代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函数。 HDFS,HBase

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper。Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • MRS各组件样例工程汇总

    本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。 Hive hive-jdbc-example Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive,在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表

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  • 使用HDFS Colocation存储Hive表

    使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation(同分布)是HDFS提供的数据分布控制功能,利用HDFS Colocation接口,可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati

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  • 使用HDFS Colocation存储Hive表

    使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation(同分布)是HDFS提供的数据分布控制功能,利用HDFS Colocation接口,可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocati

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  • 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况

    使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 应用场景 MRS 离线处理集群,可对海量数据进行分析和处理,形成结果数据,供下一步数据应用使用。 离线处理对处理时间要求不高,但是所处理数据量较大,占用计算存储资源较多,通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x实现。

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  • MRS各组件样例工程汇总

    用户信息及为用户表创建二级索引等功能。 HDFS hdfs-examples HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序:

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 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

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    配置HBase详细参数。 Hive\config hive-site.xml 配置Hive详细参数。 hiveclient.properties 配置Hive详细参数。 如果不运行MapReduce访问多组件样例程序,则不需要获取HBase和Hive的hbase-site.xml、hive-site

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    选择运行的样例工程: OozieMapReduceExcample样例工程,执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程,请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    176:21003/oozie 选择运行的样例工程: OozieMapReduceExcample样例工程,执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程,请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 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

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  • MRS数据源使用概述

    同一个网络下可以有多个MRS数据源, 但是 GaussDB (DWS)集群每次只能和一个MRS集群建立连接。 在GaussDB(DWS) 集群创建一个MRS数据源连接,具体操作步骤请参见创建MRS数据源连接。 使用MRS数据源导入数据到集群,具体操作请参见使用MRS数据源。 (可选)当MRS集群的H

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    // 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver

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  • spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败

    当使用load导入数据到Hive表的时候,属于需要跨文件系统的情况(例如原数据在HDFS上,而Hive表数据存放在OBS上),并且文件长度大于阈值(默认32 MB),则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任

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