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 output lzo 更多内容
  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • 快速使用Hadoop

    gz”,解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”,即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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  • 快速使用Hadoop

    gz”,解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”,即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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  • 使用Hue提交Oozie Streaming作业

    单击“文件+”,添加运行所需的文件。 例如“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/hadoop-streaming-xxx.jar”和“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/oozie-sharelib-streaming-5

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  • 使用Hue提交Oozie Streaming作业

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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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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  • MapReduce Shuffle调优

    对bulkload调优,压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法:将“mapreduce.map.output.compress”参数值设置为“true”,将“mapreduce.map.output.compress.codec”参数值设置为“org.apache.hadoop

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  • MapReduce Shuffle调优

    对bulkload调优,压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法:将“mapreduce.map.output.compress”参数值设置为“true”,将“mapreduce.map.output.compress.codec”参数值设置为“org.apache.hadoop

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时,只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvIm

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  • Oozie应用开发步骤

    Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录,并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求,需要每天重复执行一次1.a~1.b。 业务实现。

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  • MapReduce应用开发常用概念

    MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令,包括提交MapReduce作业,kill MapReduce作业,进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat,OutputFormat) M

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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    stop="row_stop":表示结束行号为“row_stop”。 -Dupdate.hfile.output=/user/output/:表示执行结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后,“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令,加载HFiles:

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  • 新增作业并执行(废弃)

    "s3a://mrs-opsadm/jarpath/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar", "input" : "s3a://mrs-opsadm/input/", "output" : "s3a://mrs-opsadm/output/", "job_log"

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  • 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据

    rowkey.stop="row_stop":表示结束行号为row_stop。 -Ddelete.hfile.output="/output/destdir/":表示执行结果输出到/output/destdir/目录下。 -Ddelete.qualifier="cf1,cf0:vch,cf0

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  • TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码

    set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.encryption.arc4.ARC4BlockCodec; set hive.exec.compress.output=true;

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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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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    stop="row_stop":表示结束行号为row_stop。 -Dupdate.hfile.output=/user/output/:表示执行结果输出路径为/user/output/。 当HBase已经配置透明加密后,“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令,加载HFiles:

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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  • 新增作业

    "job_name":"MapReduceTest", "job_type":"MapReduce", "arguments":[ "obs://obs-test/program/hadoop-mapreduce-examples-x.x.x

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