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

 
 

    yarn和mapreduce一样么 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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  • 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权限控制开关

    户端参数:“mapreduce.cluster.acls.enabled”决定。 true 以上配置会影响restful APIshell命令结果,即以上配置开启后,restful API调用shell命令运行所返回的内容只包含调用用户有权查看的信息。 当yarn.acl.enable或mapreduce

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  • 配置Yarn权限控制开关

    制,是由客户端参数:“mapreduce.cluster.acls.enabled”决定。 说明: 此参数适用于MRS 3.x及后续版本集群。 true 以上配置会影响restful APIshell命令结果,即以上配置开启后,restful API调用shell命令运行所返回的内容只包含调用用户有权查看的信息。

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  • MapReduce基本原理

    /值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力,这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务,在分布式环境下也能完成。 更多信息,请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示,MapReduce通过实现YARN的ClientApplic

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  • 配置Container日志聚合功能

    日志不回滚。 当mapreduce.task.userlog.limit.kbyarn.app.mapreduce.task.container.log.backups都大于0时,任务启用CRLA。取值范围0~999。 10 yarn.app.mapreduce.am.container

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  • 配置Container日志聚合功能

    日志不回滚。 当mapreduce.task.userlog.limit.kbyarn.app.mapreduce.task.container.log.backups都大于0时,任务启用CRLA。取值范围0~999。 10 yarn.app.mapreduce.am.container

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    配置MapReduce任务日志归档清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件:作业日志任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生,详细记录了作业启动时间、运行时间,每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    配置MapReduce任务日志归档清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件:作业日志任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生,详细记录了作业启动时间、运行时间,每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    xml”、“hiveclient.properties”“hive-site.xml”文件,并在Linux环境上创建文件夹保存这些配置文件,例如/opt/client/conf。 请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”“krb5.conf”文件,“hbase-site

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  • 编译并运行MapReduce应用

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”“hive-site.xml”从Hive客

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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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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    <outputPath>命令之前,需要把log1.txtlog2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。 在执行yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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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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  • Yarn组件对接OBS

    New Policy”,为1新建的用户组添加相应OBS路径的“Read”“Write”权限。 例如,为用户组“obs_hadoop1”添加“obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1”的“Read”“Write”权限: 父主题: MRS集群组件对接OBS(基于Guardian)

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  • YARN应用开发简介

    资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。

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  • YARN应用开发简介

    资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。

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  • YARN应用开发简介

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    <outputPath>命令之前,需要把log1.txtlog2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。 在执行yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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