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 设置任务个数配置 更多内容
  • 迁移任务配置设置

    迁移任务配置设置 功能介绍 配置迁移任务特殊设置,例如配置指定同步的文件或路径 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/tasks/{task_id}/configuration-setting 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative

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  • 配置MapReduce任务推测执行

    进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    如何在提交MapReduce任务设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务设置任务优先级? 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时,可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下:

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    如何在提交MapReduce任务设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务设置任务优先级? 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时,可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下:

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  • 配置MapReduce Job基线

    Job运行时,会让所有的节点都有任务处理,且处于繁忙状态,这样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Inpu

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  • MapReduce Java API接口介绍

    setNumMapTasks(int n) 核心接口,指定MapReduce作业的map个数。也可以在“mapred-site.xml”中配置mapreduce.job.maps”项。 说明: 指定的InputFormat类用来控制map任务个数,注意该类是否支持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int

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  • MapReduce Java API接口介绍

    setNumMapTasks(int n) 核心接口,指定MapReduce作业的map个数。也可以在“mapred-site.xml”中配置mapreduce.job.maps”项。 说明: 指定的InputFormat类用来控制map任务个数,注意该类是否支持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int

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  • MapReduce Java API接口介绍

    setNumMapTasks(int n) 核心接口,指定MapReduce作业的map个数。也可以在“mapred-site.xml”中配置mapreduce.job.maps”项。 说明: 指定的InputFormat类用来控制map任务个数,注意该类是否支持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int

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  • 配置MapReduce Job基线

    Job运行时,会让所有的节点都有任务处理,且处于繁忙状态,这样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Inpu

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  • MapReduce Java API接口介绍

    setNumMapTasks(int n) 核心接口,指定MapReduce作业的map个数。也可以在“mapred-site.xml”中配置mapreduce.job.maps”项。 说明: 指定的InputFormat类用来控制map任务个数,注意该类是否支持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int

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  • MapReduce Java API接口介绍

    setNumMapTasks(int n) 核心接口,指定MapReduce作业的map个数。也可以在“mapred-site.xml”中配置mapreduce.job.maps”项。 说明: 指定的InputFormat类用来控制map任务个数,注意该类是否支持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多

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  • ALM-18006 执行MapReduce任务超时(2.x及以前版本)

    ALM-18006 执行MapReduce任务超时(2.x及以前版本) 告警解释 告警模块每30秒周期性检测MapReduce任务任务提交后,当检测到MapReduce任务执行时间超过指定时间时,产生该告警。 该告警需要手动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 18006

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  • 配置SparkSQL的分块个数

    配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下,使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G,该数据块在被fetch的时候还会报类似错误: Adjusted

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  • 根据作业对象、任务类型及任务状态获取任务个数(API名称:getTaskNumByJobObject)

    根据作业对象、任务类型及任务状态获取任务个数(API名称:getTaskNumByJobObject) 功能介绍 该接口用于根据作业对象、任务类型及任务状态获取任务个数。 相关API 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token,再调用其他接口时,需要在请求消息

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  • Mapreduce应用开发规则

    name"); // 设置找到主任务所在的jar包。 job.setJar("D:\\job-examples.jar"); // job.setJarByClass(TestWordCount.class); // 设置运行时执行map,reduce的类,也可以通过配置文件指定。 job

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  • 任务配置

    查看评测详情 单击该任务配置所使用的评测名称,即可查看评测详情。 查看任务配置详情 单击任务配置名称,可查看任务配置详情。 图6 任务配置详情 查询任务配置 可按照"任务配置ID"、"任务配置名称"、"算法名称"、"评测名称"、"任务配置描述"查询任务配置。 删除任务配置 单击操作栏“

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  • 配置Container日志聚合功能

    FS。 配置描述 参数入口: 参考修改集群服务配置参数进入Yarn服务参数“全部配置”界面,在搜索框中输入表1中参数名称,修改并保存配置。然后在Yarn服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Yarn服务。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用,且

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  • 配置SparkSQL的分块个数

    配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下,使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G,该数据块在被fetch的时候还会报类似错误: Adjusted

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