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 reduce计算 更多内容
  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP,那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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  • MapReduce与其他组件的关系

    行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源,如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS,利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算,同时在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系 Map

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  • MapReduce开发指南

    MapReduce开发指南 MapReduce应用开发概述 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应

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  • MapReduce Java API接口介绍

    setNumReduceTasks(int n) 核心接口,指定MapReduce作业的reduce个数。默认只启动1个。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.reduces”项。reduce个数由用户控制,通常场景reduce个数是map个数的1/4。 setQueueName(String

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce统计样例代码

    llectionReducer继承Reducer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

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMapp

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  • 配置MapReduce应用安全认证

    配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题: 开发MapReduce应用

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  • MapReduce Java API接口介绍

    核心接口,指定MapReduce作业的Reducer类,默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.reduce.class”项。 setCombinerClass(Class<extends Reducer> cls) 指定MapReduce作业

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP,那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • Tez

    Tez是Apache最新的支持DAG(有向无环图)作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez

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  • MapReduce应用开发常用概念

    应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类,并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑,它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。

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  • MapReduce应用开发环境简介

    MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时,要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境,用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求:4.2。 安装JDK 版本要求:1.8版本。 父主题:

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