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 java conf 更多内容
  • 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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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取 MRS 应用开发样例工程,获取样例

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  • Java

    Java SDK配置 调用示例 通用接口 ERC721业务接口 ERC1155业务接口 ERC998业务接口 合约仓库业务接口 工具接口 数据结构 父主题: SDK参考

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  • Java

    import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util

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  • Java

    Java 开发事件函数 java模板 制作依赖包

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  • Java

    Java 准备环境 获取与安装 本地应用注入iDME注解示例 创建 数据实例 示例 查询某实体的实例数据示例 父主题: 客户端SDK

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    登录Yarn WebUI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。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到“conf”目录下(例如“/opt/client/conf”,该目录需要与2上传的“MRTest-XXX.jar”包所在目录相同)。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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  • MapReduce大任务的AM调优

    xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位:MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts

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  • MapReduce统计样例程序开发思路

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • MapReduce大任务的AM调优

    xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下,例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位:MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts

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  • BulkLoad接口使用

    jar,并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Java接口对应的类名前有Java字样,请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式: java/scala版本(类名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例) bin/spark-submit

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java

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  • not all conf included in vhosts or slb

    not all conf included in vhosts or slb_conf 问题现象 SLB部署失败,日志详细信息提示如下: "not all conf included in vhosts or slb_conf" 解决方法 执行如下两条命令。 grep "^[ \t]*include"

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  • 安全和认证(postgresql.conf)

    安全和认证(postgresql.conf) 介绍设置客户端和 服务器 的安全认证方式的相关参数。 authentication_timeout 参数说明:完成客户端认证的最长时间。如果一个客户端没有在这段时间里完成与服务器端的认证,则服务器自动中断与客户端的连接,这样就避免了出问题的客户端无限制地占用连接数。

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  • HDFS应用开发规则

    dir") + File.separator + "conf" + File.separator + "krb5.conf"; System.setProperty("java.security.krb5.conf", krbfilepath);

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  • 导入并配置MapReduce样例工程

    导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 前提条件 确保本地环境的时间与MRS集群的时间差要

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  • BulkLoad接口使用

    jar,并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Java接口对应的类名前有Java字样,请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式: java/scala版本(类名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例) bin/spark-submit

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java

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  • MapReduce二次开发远程调试

    MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码? 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制,在Map/Reduce任务启动时,添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数:“mapreduce.map.java

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