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运行参数 更多内容
  • 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集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题: 系统内置预设策略

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  • 配置MapReduce Job基线

    段数据量小于splitSize,还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题: MapReduce性能调优

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  • Mapreduce应用开发规则

    Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段,会执行map()及setup()方法。 正确示例: public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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  • Mapreduce应用开发建议

    codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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  • MapReduce应用开发概述

    MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题: MapReduce开发指南

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 什么是MapReduce服务

    什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题:社会生产生活产生的数据量越来越大,数据种类越来越多,数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术,比如说单机存储,关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题,Apache基金会推

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • MapReduce统计样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,推荐使用Java语言进行开发,使用IntelliJ

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  • 准备MapReduce开发环境

    准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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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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  • MapReduce统计样例代码

    educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job,并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类:

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  • MapReduce Java API接口介绍

    MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下: org.apache.hadoop

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  • MapReduce服务MRS接入LTS

    MapReduce服务MRS接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题: 使用云服务接入LTS

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce REST API接口介绍

    操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令: curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120.85.2:26014/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JH

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  • (可选)创建MapReduce样例工程

    (可选)创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程,您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具,选择“File > New > Project”,如图1所示。 图1 创建工程

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  • 编译并运行MapReduce应用

    编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后,可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包,在工程目录

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  • 准备MapReduce应用开发环境

    准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发环境 准备连接MapReduce集群配置文件 导入并配置MapReduce样例工程 (可选)创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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