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

 
 

    parquet mapreduce 更多内容
  • Parquet Format

    Parquet Format 功能描述 Apache Parquet格式允许读写 Parquet 数据。更多具体使用可参考开源社区文档:Parquet Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format

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  • 读取parquet数据

    读取parquet数据 概述 读取parquet格式的数据。 输入 无 输出 数据集 参数说明 参数 参数说明 input_file_path parquet数据文件所在的路径 样例 params = { "input_file_path": "" # @param {

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  • 保存parquet数据

    保存parquet数据 概述 保存parquet格式的数据到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 output_file_path

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    compress"="zstd"); Parquet存储格式建表可指定TBLPROPERTIES("parquet.compression"="zstd"): create table tab_2(...) stored as parquet TBLPROPERTIES("parquet.compression"="zstd");

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    compress"="zstd"); Parquet存储格式建表可指定TBLPROPERTIES("parquet.compression"="zstd"): create table tab_2(...) stored as parquet TBLPROPERTIES("parquet.compression"="zstd");

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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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  • 配置parquet表的压缩格式

    配置parquet表的压缩格式 配置场景 当前版本对于parquet表的压缩格式分以下两种情况进行配置: 对于分区表,需要通过parquet本身的配置项“parquet.compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties:"parquet

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  • 配置parquet表的压缩格式

    配置parquet表的压缩格式 配置场景 当前版本对于parquet表的压缩格式分以下两种情况进行配置: 对于分区表,需要通过parquet本身的配置项“parquet.compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties:"parquet

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/job)通常会把输入的数

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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(application

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/

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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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  • MapReduce简介

    MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application/

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  • MapReduce接口

    MapReduce接口 Java API 父主题: MapReduce应用开发

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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