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下的mapreduce编程应用 更多内容
  • 编程实例

    在下面的例子中,演示如下功能:软件定时器创建、启动、停止、删除操作。单次软件定时器,周期软件定时器使用方法。前提条件:在menuconfig菜单中完成软件定时器的配置。代码实现如下:得到的结果为:sample_Timer.c

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  • 编程实例

    在下面的例子中,介绍了时间管理的基本方法,包括:时间转换:将毫秒数转换为Tick数,或将Tick数转换为毫秒数。时间统计:每Tick的Cycle数、自系统启动以来的Tick数和延迟后的Tick数。前提条件:使用每秒的Tick数LOSCFG_BASE_CORE_TICK_PER_SECOND的默认值100。配好OS_SYS_CLOCK系统主

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  • 编程实例

    调用原子操作相关接口,观察结果:任务一用LOS_AtomicInc对全局变量加100次。任务二用LOS_AtomicDec对全局变量减100次。sample_atomic.c

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  • 编译并运行MapReduce应用

    <outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job操作,其中<inputPath>指HDFS文件系统中input路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output路径。 在执行yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    上述打包命令中{maven_setting_path}为本地Mavensettings.xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录“target”子目录下获取打好jar包,例如“MRTest-XXX.jar”,jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成应用包“MRTest-XXX

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Mavensettings.xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录“target”子目录下获取打好jar包,例如“MRTest-XXX.jar”,jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成应用包“MRTest-XXX.jar”到Lin

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    行部署,且无需依赖安装中复制静态版本。因此,可以在HDFS中存放多版本Hadoop,并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用版本。只需设置适当配置属性,用户就可以运行不同版本MapReduce,而无需使用部署在集群中版本。 图1 具有多个版本N

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • HDFS应用开发规范

    HDFS应用开发规范 HDFS应用开发规则 HDFS应用开发建议

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  • HDFS应用开发规则

    } HDFS初始化方法 HDFS初始化是指在使用HDFS提供API之前,需要做必要工作。 大致过程为:加载HDFS服务配置文件,并进行Kerberos安全认证,认证通过后再实例化Filesystem,之后使用HDFSAPI。此处Kerberos安全认证需要使用到keytab文件,请提前准备。

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  • HDFS应用开发建议

    ,如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件 HDFS不适用于存储大量小文件,因为大量小文件元数据会占用NameNode大量内存。 HDFS中数据备份数量3份即可 DataNode数据备份数量3份即可,增加备份数量不能提升系统效率,只会提升系统数据安全系数;在某个节

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  • 调测HDFS应用

    调测HDFS应用 在本地Windows环境中调测HDFS程序 在Linux环境中调测HDFS应用 父主题: HDFS开发指南(安全模式)

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  • 调测HDFS应用

    调测HDFS应用 在本地Windows中调测HDFS程序 在Linux环境中调测HDFS应用 父主题: HDFS开发指南(普通模式)

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    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。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取配置文件放置到MapReduce样例工程“../src/mapreduce-example-security/conf”路径。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    行部署,且无需依赖安装中复制静态版本。因此,可以在HDFS中存放多版本Hadoop,并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用版本。只需设置适当配置属性,用户就可以运行不同版本MapReduce,而无需使用部署在集群中版本。 图1 具有多个版本N

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  • HDFS应用开发简介

    需要很高吞吐量 需要高可靠性 需要很好可扩展能力 HDFS开发接口简介 HDFS支持使用Java语言进行程序开发,具体API接口内容请参考HDFS Java API接口介绍。 父主题: HDFS应用开发概述

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  • 调测HDFS应用

    调测HDFS应用 在Linux环境中调测HDFS应用 查看HDFS应用调测结果 父主题: HDFS开发指南

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  • 快速开发HDFS应用

    调用fSystemmkdir接口创建目录。 调用fSystemcreate接口创建FSDataOutputStream对象:out,使用outwrite方法写入数据。 调用fSystemappend接口创建FSDataOutputStream对象:out,使用outwrite方法追加写入数据。

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  • HDFS应用开发简介

    进行关联操作数据存储在相同存储节点上。HDFS文件同分布特性是,将那些需进行关联操作文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时,避免了到别的数据节点上获取数据动作,大大降低了网络带宽占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式:JAVA API、C

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  • HDFS应用开发简介

    进行关联操作数据存储在相同存储节点上。HDFS文件同分布特性是,将那些需进行关联操作文件存放在相同数据节点上,在进行关联操作计算时,避免了到别的数据节点上获取数据动作,大大降低了网络带宽占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式:JAVA API、C

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