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和hive性能 更多内容
  • MapReduce访问多组件样例代码

    job.setReducerClass(MultiComponentReducer.class); // 配置数据输入路径输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(baseDir, INPUT_DIR_NAME

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  • Impala应用开发简介

    MapReduce构建的Hive其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括 SELECT,JOIN聚合函数。 HDFS,HBase 对象存储服务 (OBS)存储,包括: HDFS文件格式:基于分隔符的text

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  • Hive

    array<array<int>>。 map<KeyType, ValueType> map<KeyType, ValueType> 暂不支持嵌套,KeyType ValueType 需要为基础类型。 struct<col1: Type1, col2: Type2, ...> struct<col1:

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    <outputPath> 此命令包含了设置参数提交job的操作,其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径,<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前,需要把log1.txtlog2.txt这两个文件上传到HDFS的<

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  • Impala

    Hive。基于MapReduce构建的Hive其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN聚合函数。 HDFS,HBase对象存储服务(OBS)存储,包括: HDFS文件格式:基于分隔符的Text

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  • 最新动态

    Alluxio是一个面向基于云的数据分析人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中,Alluxio 位于计算存储之间,为包括 Apache Spark、Presto、Mapreduce Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层,使上层的计算应用可以通过统一的客户端API全局命名空间

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examp

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置,用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。

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  • 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况

    等存储格式。 Hive作为一个基于HDFSMapReduce架构的 数据仓库 ,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 Metastore:对表,列Partitio

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    conf = context.getConfiguration(); // 对于需要访问ZooKeeper的组件,需要提供jaaskrb5配置 // 在Map中不需要重复login,会使用main方法中配置的鉴权信息 String krb5 = "krb5

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examp

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  • ALM-18009 JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值

    JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率,并把实际的Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率阈值相比较。当Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率超出阈值

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  • 回滚补丁

    Partition总数”进行查看。 Kafka滚动重启过程中,建议设置客户端Producer的配置参数“acks”的值为“-1”(配置方式其他Producer配置参数的配置方式一致),否则在逐个重启Broker实例的瞬间有丢失少量数据的风险。设置“acks”为“-1”在提升数据

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  • MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

    MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据,切换到Mapreduce引擎后进行查询,发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时,生成的输出文件会存在HIVE

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  • 性能

    性能 实例性能 单节点多指标 多节点单指标 父主题: DBA智能运维

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  • 性能

    性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题: DBA智能运维(旧版)

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置,用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发运行环境的基本配置,版本要求如下: 服务端客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。

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  • MRS集群阈值类告警配置说明

    n任务提交运行的性能,甚至可能会造成内存溢出导致Yarn服务崩溃。 95% NodeManager非堆内存使用百分比统计 18017 NodeManager非堆内存使用率超过阈值 Yarn NodeManager非堆内存使用率过高,会影响Yarn任务提交运行的性能,甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。

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  • 性能

    性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题: DBA智能运维

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  • Hive应用开发规则

    com;user.keytab=conf/hive.keytab"; 以上已经经过安全认证,所以Hive数据库的用户名密码为null或者空。 如下: // 建立连接 connection = DriverManager.getConnection(url, "", ""); 执行HQL

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