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 jar包冲突 更多内容
  • Mapreduce应用开发建议

    lass<extends InputFormat> cls) ->“mapreduce.job.inputformat.class” setJar(String jar) ->“mapreduce.job.jar” setOutputFormat(Class< extends OutputFormat>

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  • 查询资源详情

    file jar location 是 String 资源文件所在OBS路径,当类型为jar时,location为主Jar所在路径。最多256个字符。示例:obs://myBucket/test.jar dependFiles 否 List<String> 主Jar所依赖的J

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  • 多任务同时构建导致构建生成jar包内容缺失

    多任务同时构建导致构建生成jar内容缺失 问题现象 构建环境异常或不适当的构建方式可能会导致生成的jar内容有缺失,但构建结果是成功,导致问题难以定位。 前置条件:A项目依赖B项目,同时构建并上传依赖A和依赖B(多人同时构建或流水线设置构建任务并行执行) 构建结果:构建任务B结果为成功,构建任务A结果为成功

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  • 新建Flink Jar作业

    用户已上传到 DLI 资源管理系统的程序名,用户自定义作业主类所在的jar。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业的其他依赖。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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  • 更新Flink Jar作业

    用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业主类所在的jar。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业的其他依赖。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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  • 调试发送短信功能时,报Could not derive key,如何处理?

    key,如何处理? 执行代码样例中,AK/SK认证的短信样例时,如果报错“Could not derive key”,建议排查jar依赖是否冲突。 比如,jar依赖是这样时: Maven: org.bouncycastle:bcpkix-jdk15on:1.68 Maven: org

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  • 查询资源列表

    file jar location 是 String 资源文件所在OBS路径,当类型为jar时,location为主Jar所在路径。最多256个字符。示例:obs://myBucket/test.jar dependFiles 否 List<String> 主Jar所依赖的J

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  • spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败

    据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取,但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值,需要使用Spark的jar,因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一:

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  • JDBC包、驱动类和环境类

    JDBC、驱动类和环境类 JDBC 从发布中获取。名为 GaussDB -Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Jdbc.tar.gz。解压后JDBC的驱动jar: gaussdbjdbc.jar:主类名为“com.huawei.gaussdb.jdbc.

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 将hive-site.xml、hbase-site

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  • JDBC包、驱动类和环境类

    JDBC、驱动类和环境类 JDBC 从发布中获取。名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Jdbc.tar.gz。解压后JDBC的驱动jar: gaussdbjdbc.jar:主类名为“com.huawei.gaussdb.jdbc.

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  • 新增作业并执行(废弃)

    个字符。 说明: 不同作业的名称允许相同,但不建议设置相同。 cluster_id 是 String 集群ID。 jar_path 否 String 执行程序Jar或sql文件地址,需要满足如下要求: 最多为1023字符,不能包含;|&><'$特殊字符,且不可为空或全空格。 需

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  • Spark应用开发常见问题

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 在客户端安装节点的/tmp目录下残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录 ARM环境python pipeline运行报139错误码 Structured Streaming 任务提交方式变更 常见jar冲突处理方式

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 将hive-site.xml、hbase-site

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 在放置MapReduce工程样例的“../

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  • Spark应用开发常见问题

    Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖 如何处理自动加载的依赖 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败

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  • Spark应用开发常见问题

    Spark应用开发常见问题 Spark常用API介绍 structured streaming功能与可靠性介绍 如何添加自定义代码的依赖 如何处理自动加载的依赖 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题 由于Kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败

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  • Mapreduce应用开发规则

    } Job job = new Job(conf, "job name"); // 设置找到主任务所在的jar。 job.setJar("D:\\job-examples.jar"); // job.setJarByClass(TestWordCount.class); // 设

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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