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适用于处理哪类任务 更多内容
  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]:指jar包应用工程中的的main方法。 <priority>:指定任务的优先级,

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  • 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

    [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为: <jar>:指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]:指jar包应用工程中的的main方法。 <priority>:指定任务的优先级,

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  • Hive常见问题

    为什么在Hive自定义配置中添加OBS快删目录后不生效 Hive配置问题 父主题: 使用Hive

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  • 降低MapReduce客户端运行任务失败率

    描述 默认值 mapreduce.reduce.shuffle.max-host-failures MR任务在reduce过程中读取远端shuffle数据允许失败的次数。当设置次数大于5时,可以降低客户端应用的失败率。该参数适用于 MRS 3.x版本。 5 mapreduce.client

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  • Hive应用开发简介

    Query Language,SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能,Hive

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  • MapReduce大任务的AM调优

    MapReduce任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务(map总数达到了10万的规模),但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster(以下简称AM)反应缓慢,最终超时失败。 此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,因此就需要

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  • MapReduce大任务的AM调优

    MapReduce任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务(map总数达到了10万的规模),但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster(以下简称AM)反应缓慢,最终超时失败。 此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,因此就需要

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  • Hive常见问题

    为什么在Hive自定义配置中添加OBS快删目录后不生效 Hive配置问题 父主题: 使用Hive

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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  • MRS Hive对接外部LDAP配置说明

    authentication.ldap.url.ip 仅适用于MRS 3.5.0之前版本,用于指定LDAP IP地址。 - hive.server2.authentication.ldap.url.port 仅适用于MRS 3.5.0之前版本,用于指定LDAP端口,默认值为389。

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  • MapReduce二次开发远程调试

    ,等待远程调试。 在IDE上,选择MapReduce任务的实现,通过配置远程调试信息,执行Debug。 设置断点,双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息,“右键->Debug As->Debug Configurations...”。 在弹出的页面,双击“Remote Java

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  • 开发批处理单任务SQL作业

    单击“新增”,在文本框中填写作业参数的名称和参数值。 参数名称 名称只能包含字符:英文字母、数字、中划线和下划线。 参数值 字符串的参数直接填写字符串,例如:str1。 数值的参数直接填写数值或运算表达式。 参数配置完成后,在作业中的引用格式为${参数名称}。 编辑参数表达式 在参数值文本

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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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  • 停止数据处理任务的版本

    用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 停止数据处理任务的版本 POST https://{endpoint}/v2/{proj

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  • 管理和查看数据处理任务

    管理和查看数据处理任务 删除数据处理任务 当已有的数据处理任务不再使用时,您可以删除数据处理任务。 请注意,数据处理任务删除后不可恢复,请谨慎操作。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业,您可以单击操作列的“删除”,删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 任务状态显示失败如何处理?

    应用文件上传中损坏 应用文件在传送过程中损坏,导致无法正确解析,重新创建扫描任务进行扫描即可。 其它原因导致任务失败 多次重复创建任务后扫描任务仍然失败,可联系 失败任务不会产生扣费,可重新创建任务进行扫描。 父主题: 移动应用安全

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  • MapReduce二次开发远程调试

    ,等待远程调试。 在IDE上,选择MapReduce任务的实现,通过配置远程调试信息,执行Debug。 设置断点,双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息,“右键->Debug As->Debug Configurations...”。 在弹出的页面,双击“Remote Java

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  • MapReduce Shuffle调优

    iner。一般将reduce设置为Combiner即可。通过Combiner,一般情况下可以显著减少Map输出的中间结果,从而减少shuffle过程的网络带宽占用。可通过如下接口为一个任务设置Combiner。 表2 Combiner设置接口 名 接口名 描述 org.apache

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  • MapReduce Shuffle调优

    iner。一般将reduce设置为Combiner即可。通过Combiner,一般情况下可以显著减少Map输出的中间结果,从而减少shuffle过程的网络带宽占用。可通过如下接口为一个任务设置Combiner。 表2 Combiner设置接口 名 接口名 描述 org.apache

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  • Mapreduce应用开发规则

    setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置combiner,默认不使用,使用时通常使用和reduce一样的,Combiner需要谨慎使用,也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(IntSumReducerV1

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