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
  • 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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  • 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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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。 更多详细信息请参见:http://hbase

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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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  • 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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  • 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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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1,该表有一个列族cf,使用命令create

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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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  • HBase BulkLoad和Put应用场景说明

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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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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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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  • Flink Join样例程序

    Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序(Java) 父主题: 开发Flink应用

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  • Bulkload和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • BulkLoad和Put应用场景有哪些

    下面给出bulkload和put适合的场景: bulkload适合的场景: 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景:

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  • 编译并运行MapReduce应用

    请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件,“hbase-site.xml”从HBase客户端获取,例如:/opt/client/HBase/hbase/conf,“hiveclient.properties”和“hive-site.xml

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  • Oozie应用开发样例工程介绍

    oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态,对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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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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  • 使用Import工具导入数据

    统时必须要以file://开头。 例如: ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import t1 file:///tmp/sequencefile 父主题: HBase数据批量导入

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