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实现二次排序 更多内容
  • 实现Operator

    实现Operator 定义API 实现Controller 生成代码和资源描述文件 父主题: 开发Operator

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  • Controller实现

    Controller实现 修改controllers/hwfka_controller.go文件为如下内容: func (r *HwfkaReconciler) Reconcile(ctx context.Context, req ctrl.Request) (ctrl.Result

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  • 实现AR导航

    实现AR导航 概述 开发指导 注意事项 父主题: WebARSDK使用手册

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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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  • 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

    MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)

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  • MapReduce日志介绍

    MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径: JobhistoryServer:“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”(运行日志),“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”(审计日志)

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  • GeminiDB 时序车联网解决方案

    ,无需二次解析,做到真正的实时写入、实时查询。 数据自动排序、合并,简化中间处理环节 车辆上报的同一时刻多维度指标数据,由于车端不同部件处理以及网络传输时延差异,无法保证数据一次性、有序上报写入。 传统HBase:应用程序需要借助Spark对HBase的数据进行合并、排序,处理复杂,无法满足实时查询诉求。

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  • 实现Controller

    e()方法。需要在Reconcile()方法中实现协调逻辑,创建Service、StatefulSet等资源,并更新应用实例状态,实现的过程中,可以参考: 查询资源:控制器使用controller-runtime库中的Client实现对Kubernetes资源的增查改删,示例代码参见:example_test

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  • 查找所有实现

    查找所有实现 您可以在代码编辑器中右键单击所选符号,然后选择上下文菜单中的“快速查看”>“查看实现”(或按下 “Ctrl+Alt+B”(IDEA快捷键)),来查看该符号的实现。 父主题: 代码浏览

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    p2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下: 压缩比排序:Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序:LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2 使用场景建议: 追求速度的场景(如Mapreduce任务中间数据的存储等)——建议使用LZ4和Snappy(高可靠场景,建议使用Snappy)。

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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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  • MRS MapReduce

    MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称,可以包含中文、英文字母、数

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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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  • 调用API实现功能

    调用API实现功能 本章节通过Postman软件,调用通用 图像搜索 服务实例的添加数据API,帮助您快速熟悉API的使用方法,具体流程如下: 步骤一:开通服务 步骤二:创建实例 步骤三:配置环境 步骤四:Token认证鉴权 步骤五:调用服务 步骤六:删除实例 准备工作 已注册华为账

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  • 准备MapReduce应用运行环境

    准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装,并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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  • 入门实践

    使用 CDM 提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 使用教程 创建MRS Hive连接器 MRS Hive连接适用于MapReduce服务,本最佳实践为您介绍如何创建MRS Hive连接器。 MySQL数据迁移到OBS CDM支持表到OBS的迁移,本最佳实践介绍如何

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  • 运行MapReduce作业

    运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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