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 提交到集群 更多内容
  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false”,则表示集群不支持

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false”,则表示集群不支持

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    。 准备MapReduce开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中,需通过集群相关配置文件信息连接 MRS 集群,配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件,可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点,需要与MRS集群内节点网络互通,同时配置hosts 域名 信息。

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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN 服务器 提交MapReduce任务后,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapR

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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapR

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    er在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务,用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作:登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Yarn >

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  • 运行MapReduce作业

    通过管理控制台提交作业 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”,选中一个运行中的集群并单击集群名称,进入集群信息页面。 在“概览”页签的基本信息区域,单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步。 集群开启Kerberos认证时需执行该步骤,若集群未开启Kerberos认证,无需执行本步骤。

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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    er在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务,用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作:登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > Yarn >

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  • Hive与其他组件的关系

    Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduceMapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目,它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时,会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。

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  • 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应

    提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后,客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题,ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息,对于一个已经提交到YARN上的MapR

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  • Hive应用开发规则

    下面的示例中,如果修改了集群中的YARN配置参数时,Hive客户端、示例程序都需要审视并修改之前已经提交到HiveServer的配置参数: 初始状态: 集群YARN的参数配置如下: mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx2048M 客户端的参数配置如下: mapreduce

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  • 准备连接MapReduce集群配置文件

    准备连接MapReduce集群配置文件 如果需要使用访问多组件样例程序,请确保集群已安装Hive、HBase服务。 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群,需提前准备具有相关组件操作权限的用户,并下载认证凭据文件用于程序认证。 以下MapReduce权限配置

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  • ALM-18020 Yarn任务执行超时

    告警解释 系统每15分钟周期性检测提交到Yarn上的Mapreduce和Spark应用任务(JDBC常驻任务除外),当检测到任务执行时间超过用户指定的超时时间时,产生该告警,但任务仍继续正常执行。其中,Mapreduce的客户端超时参数为“mapreduce.application.timeout

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  • Hive任务运行过程中失败,重试成功

    MENT,getHandleIdentifier()=XXX](state=,code=0) 而此任务提交到Yarn上的MapReduce任务运行成功。 原因分析 出错的集群有两个HiveServer实例,首先查看其中一个HiveServer日志发现里面的报错与客户端中的错误一样均是Error:Invalid

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  • YARN Java API接口介绍

    iners。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码,实现建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题: YARN接口介绍

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  • YARN Java API接口介绍

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  • YARN Java API接口介绍

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  • YARN Java API接口介绍

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  • 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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