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块划分 更多内容
  • 区块划分

    区块划分 划分区块可以降低数据量大的情况下对机器内存的要求,并能提高空三照片入网率。一个区块内可以划分多个子区块,这样的目的是平差阶段可以分布式进行提高平差效率;一般将5000-10000张照片划分为一个子区块。 操作步骤 在实景三维操作台中,左侧导航栏中选择“数据管理>未空三的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • FRS是否支持IAM细粒度划分

    FRS是否支持IAM细粒度划分 FRS服务支持IAM细粒度划分策略,IAM账号与主账号可具备不同的FRS操作权限。 您可以使用IAM的用户管理功能,给员工或应用程序创建IAM用户,可避免分享自己的账号密码。详细创建步骤请参见创建IAM用户。 父主题: 权限类

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 教程:新物理集群划分为逻辑集群

    * FROM u1.t1; 切换回系统管理员dbadmin,查询表u1.t1和u2.t2分别创建到了集群lc1和lc2中,分别对应企业的两业务,实现了基于逻辑集群的数据隔离。 1 2 3 SET ROLE dbadmin PASSWORD '{password}'; SELECT

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Tez

    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的计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务(DAG中一个节点就是一个RDD,边表示对

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce应用开发简介

    独立的数据,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:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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(普通模式)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 节点磁盘挂载

    ,匹配到dataVolumes中的第一盘;2中匹配大小为100G的evs盘,由于第一盘已被选择,因此匹配到第二盘; 3中匹配大小为100G的evs盘,由于未填写volumeType或count,因此能匹配到dataVolumes中的两盘,导致4中无可用磁盘匹配。 stor

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置MapReduce Job基线

    中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置,可以计算分片的大小。计算公式如下:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置MapReduce Job基线

    中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置,可以计算分片的大小。计算公式如下:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 用户的角色是以空间为单位划分,还是全局的?

    用户的角色是以空间为单位划分,还是全局的? 解决方案工作台同时支持全局角色和空间角色。 全局角色:即解决方案工作台平台角色,分为解决方案工作台企业管理员和解决方案工作台企业用户,区别是仅解决方案工作台企业管理员允许使用运营中心。解决方案工作台运营中心提供了可视、可控、可管的能力,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce日志介绍

    MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了