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 map只收收集 更多内容
  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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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  • 配置Oozie MapReduce作业

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自job

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  • MapReduce应用开发概述

    MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题: MapReduce开发指南

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  • Mapreduce组件对接OBS

    Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”,在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中,给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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  • 配置MapReduce Job基线

    才能保证资源充分利用,任务的并发度达到最大。可以通过调整处理的数据量大小,以及调整map和reduce个数来实现。 reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 map个数取决于使用了哪种InputFormat,以及待处理的数据文件是否可分割。默认的

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  • 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统计样例代码

    write(key, result); } /** * setup()方法在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。 * * @param context

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  • 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 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,推荐使用Java语言进行开发,使用IntelliJ

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  • 准备MapReduce开发环境

    安装目录中“JDK”文件夹下获取)。 毕昇JDK:支持1.8.0_272版本。 说明: 基于安全考虑,服务端支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认支持TLS V1.0,若使用IBM JDK,请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDef

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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-security 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CollectionMa

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  • MapReduce统计样例代码

    write(key, result); } /** * setup()方法在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。 * * @param context

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  • MapReduce Java API接口介绍

    核心接口,指定MapReduce作业的reduce个数。默认启动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 queueName) 指定Map

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  • 什么是MapReduce服务

    什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题:社会生产生活产生的数据量越来越大,数据种类越来越多,数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术,比如说单机存储,关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推

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  • 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

    write(key, result); } /** * setup()方法在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。 * * @param context

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  • MapReduce Java API接口介绍

    核心接口,指定MapReduce作业的reduce个数。默认启动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 queueName) 指定Map

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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服务连接特定IP,可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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  • 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应用开发常用概念

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  • 准备MapReduce应用开发用户

    准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限,才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager,在MRS Manager界面选择“系统设置

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