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 任务计数 更多内容
  • Tez

    Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务,每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez任务仅在一个任

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  • 查询媒资日播放统计数据

    查询媒资日播放统计数据 功能介绍 查询媒资日播放统计数据。 使用媒资日播放统计查询API前,需要先提交工单开通统计功能,才能触发统计任务。 支持查询最近一年的播放统计数据。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成

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  • 获取密钥和信息泄露统计数据

    获取密钥和信息泄露统计数据 功能介绍 根据任务ID获取密钥和信息泄露的统计数据 URI GET /v1/{project_id}/sbc/task/summary/infoleak 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户project_id

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  • MapReduce应用开发简介

    数据块,由map任务(task)以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务MapReduce主要特点如下: 大规模并行计算

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  • MapReduce应用开发简介

    数据块,由map任务(task)以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务MapReduce主要特点如下: 大规模并行计算

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  • YARN应用开发简介

    与RM调度器协商以获取资源(用Container表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用

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  • YARN应用开发简介

    与RM调度器协商以获取资源(用Container表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用

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  • YARN应用开发简介

    与RM调度器协商以获取资源(用Container表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用

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  • 调测MapReduce应用

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

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  • 调测MapReduce应用

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

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  • MapReduce Shuffle调优

    数章节。 建议:配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。 4096 mapreduce

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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  • MapReduce Shuffle调优

    参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。 4096 mapreduce

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  • MapReduce应用开发简介

    数据块,由map任务(task)以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务MapReduce主要特点如下: 大规模并行计算

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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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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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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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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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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