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 排序去重 更多内容
  • 复杂查询造成磁盘满

    用满,其他只读节点磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时,会借助临时表进行分组(group by)、排序(order by)、(distinct)、Union等操作,当内存空间不够时,便会使用磁盘空间。 排查思路: 因为其他只读节点磁盘占用空间正常,且

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  • 如何对insert overwrite自读自写场景进行优化

    partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 执行以下命令创建一个临时表,用于存储后的数据: CREATE TABLE temp_user_data AS SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER()

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  • 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)

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  • 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

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  • MapReduce日志介绍

    数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中,JobhistoryServer会定时清理HDFS上存储的旧的日志文件(默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”),具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-

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  • 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)

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  • 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

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  • MapReduce日志介绍

    数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中,JobhistoryServer会定时清理HDFS上存储的旧的日志文件(默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”),具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-

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  • 消减Spark Insert Overwrite自读自写风险

    ,按更新时间进行排序,刷新用户组信息。 开启Hive动态分区参数。 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 创建一个临时表存储后的数据。 CREATE

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 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)

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  • 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

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题: MapReduce开发指南

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  • 多字符串和排序、反转、替换

    参数名称 参数类型 是否必填 说明 value 任意(自动转为String) 是 需要被排序的原字符串。 reverse Boolean 否 默认为false,表示升序排列。 返回结果 排序后的字符串。 函数示例 测试数据 { "key1": "value" } 加工规则 e_set("str_sort"

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  • SQL查询最佳实践

    础上,能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。

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  • 如何对insert overwrite自读自写场景进行优化

    partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 执行以下命令创建一个临时表,用于存储后的数据: CREATE TABLE temp_user_data AS SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER()

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  • 目标库区域类型及排序规则检查

    目标库区域类型及排序规则检查 PostgreSQL->PostgreSQL同步场景 表1 目标库区域类型及排序规则检查 预检查项 目标库区域类型及排序规则检查。 描述 检查待同步数据库的lc_ctype或lc_collate在目标库是否支持。 待确认提示及处理建议 待确认原因:待

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  • 基本操作和兼容性

    n 分组聚集 match(n:movie) return n.genres, count(*) match(n:movie) return distinct n.genres 排序 match(n:movie) return n order by n.movieid 创建点 create

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  • 基本操作和兼容性

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  • SQL查询最佳实践

    础上,能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。

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  • 实施步骤

    服务需求调研 / 服务方案设计 / 数据汇聚 包括 互联网数据采集 数据库数据抽取 接口对接 日志文件收集 数据标准化 数据清洗 数据转换 数据 数据排序 数据建模 标准数据模型 应用数据模型 知识图谱 +HI专家智能 数据结构化 网页/文档的数据结构化 图像OCR 语音识别 语义分析NLP

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