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

 
 

    hbase mapreduce join 更多内容
  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    密key的读权限=。 检查目录/tmp/hbase的权限,需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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  • Hive配置类问题

    heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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  • Join顺序的Hint

    Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序,包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序,不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序,内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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  • Flink Stream SQL Join

    12/dev/table/index.html。 Stream SQL Join介绍 SQL Join用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据。Flink Stream SQL Join允许对两个流式table进行Join,并从中查询结果。支持类似于以下内容的查询: SELECT

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  • Join顺序的Hint

    Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序,包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序,不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序,内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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  • Join方式的Hint

    Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法,可以为Nested Loop,Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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  • Join方式的Hint

    能是t2 t3先join,再跟t1 join,或t1 t2先join,再跟t3 join。此hint只hint最后一次joinjoin方式,对于两表连接的方法不hint。如果需要,可以单独指定,例如:任意表均不允许nestloop连接,且希望t2 t3先join,则增加hint:no

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  • Join顺序的Hint

    t5)表示:t1、t2、t3、t4、t5先join,五表join顺序及内外表不限。 leading((t1 t2 t3 t4 t5))表示:t1和t2先join,t2做内表;再和t3join,t3做内表;再和t4join,t4做内表;再和t5join,t5做内表。 leading(t1

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  • Spark SQL join优化

    SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。 操作步骤

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  • Join方式的Hint

    Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法,可以为Nested Loop,Hash Join和Merge Join。 语法格式 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • HBase shell客户端在使用中有INFO信息打印在控制台导致显示混乱

    hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等命令,执行结果请在日志文件“HBase客户端安装目录/HBase/hbase/logs/hbase.log”中查看。 切换到HBase客户端安装目录,执行以下命令使配置生效。 cd HBase客户端安装目录 source

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbasePythonExample

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • 修改HBase全局二级索引状态

    用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • Loader与其他组件的关系

    与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper。Loader作为客户端使用这些组件的某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序,完成一些数据导入导出任务。

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  • 修改索引状态

    用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引: hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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  • Hive配置类问题

    heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    /opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务,执行如下命令,运行样例工程。

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbasePythonExample

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