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和mapred 更多内容
  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”mapreduce.map.output.compress

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”mapreduce.map.output.compress

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”mapreduce.map.output.compress

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  • MapReduce Action

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自“job

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自job

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  • 配置Oozie MapReduce作业

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自“job

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  • Mapreduce应用开发建议

    Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项,在“mapred-site.xml”配置文件中指定。 如下示例给出接口所对应的“mapred-site.xml”中的配置项。 示例: setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”mapreduce.map.output.compress

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  • MapReduce Java API接口介绍

    RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类,默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”mapreduce.map.output.compress

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop

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  • 配置MapReduce shuffle address

    st,默认端口为13562。 说明: 如果涉及到的PORT值配置的mapreduce.shuffle.port值不一样时,mapreduce.shuffle.port将不会生效。 - 父主题: 使用Mapreduce

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  • MapReduce Action

    class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示:该值来自job

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  • MapReduce二次开发远程调试

    java.opts”mapreduce.reduce.java.opts”,这两个参数为客户端参数,分别指定了Map/Reduce任务对应的JVM启动参数。 修改客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中“mapreduce.map.java

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  • MapReduce二次开发远程调试

    java.opts”mapreduce.reduce.java.opts”,这两个参数为客户端参数,分别指定了Map/Reduce任务对应的JVM启动参数。 修改客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中“mapreduce.map.java

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  • 多CPU内核下MapReduce调优配置

    Hadoop中磁盘配置数 ]。 mapreduce.map.memory.mb 说明: 需要在客户端进行配置,配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 4096 Client mapreduce.reduce.memory

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  • 配置MapReduce shuffle address

    st,默认端口为13562。 说明: 如果涉及到的PORT值配置的mapreduce.shuffle.port值不一样时,mapreduce.shuffle.port将不会生效。 - 父主题: 使用MapReduce

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例: hadoop

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  • 配置MapReduce集群管理员列表

    或者用户组之间用逗号间隔,用户用户组之间用空格间隔,举例:userA,userB groupA,groupB。当配置为*时表示所有用户或用户组。 MRS 3.x之前版本:mapred MRS 3.x及之后版本: mapred supergroup,System_administrator_186

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  • 开启Native Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败

    Task特性后,Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时,通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutputCo

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    Yarn客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径:客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 表1 多CPU内核设置 配置 参数 配置描述 节点容器槽位数 yarn

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