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 多input 更多内容
  • Mapreduce组件对接OBS

    Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”,在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中,给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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  • MapReduce服务 MRS

    MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用AZ部署 MRS集群未绑定公网IP 父主题: 系统内置预设策略

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  • MapReduce统计样例程序

    本地新建两个文本文件,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹,“/tmp/input”,并上传input_data1.txt,input_data2.txt到此目录,命令如下。

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  • 什么是MapReduce服务

    与其他网络隔离。 云硬盘(EVS)提供高可靠、高性能的存储。 弹性云服务器 (E CS )提供的弹性可扩展虚拟机,结合VPC、安全组、EVS数据副本等能力打造一个高效、可靠、安全的计算环境。 数据采集 数据采集层提供了数据接入到MRS集群的能力,包括Flume(数据采集)、Loade

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • 编译并运行程序

    配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath>

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  • 编译并运行程序

    配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath>

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  • 编译并运行程序

    配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath>

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  • 通过数据应用访问Alluxio

    如在本地/home目录下准备一个输入文件test_input.txt,然后执行如下命令,将test_input.txt文件放入Alluxio中。 alluxio fs copyFromLocal /home/test_input.txt /input 执行如下命令启动spark-shell。

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  • 多服务/多集群共享元数据

    服务/集群共享元数据 场景描述 服务/集群均使用统一的元数据,最大化实现数据的共享,避免不必要的重复数据,更大程度释放业务数据价值。 本服务的优势 兼容Hive元数据模型:提供兼容Hive元数据模型的SDK客户端,使计算引擎对接LakeFormation更轻松和高效。 兼

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  • 建立表分区

    动时间较长,可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令来缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat.list-status

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题: 使用Mapreduce

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题: 使用Mapreduce

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  • 配置MapReduce shuffle address

    配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时,它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP,那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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  • MapReduce统计样例程序

    MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题: 开发程序

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  • MapReduce基本原理

    据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力,这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务,在分布式环境下也能完成。 更多信息,请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示,MapReduce通过实现YARN的Clien

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  • 建立表分区

    动时间较长,可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令来缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat.list-status

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  • Loader常用参数

    参数入口,请参考修改集群服务配置参数。 参数说明 表1 Loader常用参数 配置参数 说明 默认值 范围 mapreduce.client.submit.file.replication MapReduce任务在运行时依赖的相关job文件在HDFS上的副本数。当集群中DataNode个数小于该参

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  • 编译并运行程序

    配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序,执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath>

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  • MapReduce访问多组件样例程序

    ponents/mapreduce/input/”,并上传data.txt到此目录,命令如下。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir -p /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs

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  • Loader常用参数

    参数入口,请参考修改集群服务配置参数。 参数说明 表1 Loader常用参数 配置参数 说明 默认值 范围 mapreduce.client.submit.file.replication MapReduce任务在运行时依赖的相关job文件在HDFS上的副本数。当集群中DataNode个数小于该参

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