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优化数据 更多内容
  • 数据优化

    数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度和查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度和查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • Hive ORC数据存储优化

    Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式,在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端,具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐:使用“SNAPPY”压缩,适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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  • 大数据性能优化

    数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题: 云服务性能优化介绍

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  • 业务体验优化数据规划

    业务体验优化数据规划 VN间流量分配数据规划 Overlay ACL策略数据规划 QoS策略数据规划 智能选路数据规划 父主题: 数据规划

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  • 数据分区查找优化

    数据分区查找优化 分区表对数据查找方面的帮助主要体现在对分区键进行谓词查询场景,例如一张以月份Month作为分区键的表,如图1所示,如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据(Full Table Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为

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  • 数据分区查找优化

    数据分区查找优化 分区表对数据查找方面的帮助主要体现在对分区键进行谓词查询场景,例如一张以月份Month作为分区键的表,如图1所示,如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据(Full Table Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为

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  • 数据分区查找优化

    数据分区查找优化 分区表对数据查找方面的帮助主要体现在对分区键进行谓词查询场景,例如一张以月份Month作为分区键的表,如图1所示。如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据(Full Table Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为

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  • Hive ORC数据存储优化

    Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式,在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端,具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐:使用“SNAPPY”压缩,适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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  • 数据分区查找优化

    数据分区查找优化 分区表对数据查找方面的帮助主要体现在对分区键进行谓词查询场景,例如一张以月份Month作为分区键的表,如图1所示。如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据(Full Table Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为

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  • 大数据优化与提升服务

    数据优化与提升服务 结合华为自身理论经验,帮助企业规划构建大数据体系和治理平台。 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题: 优化与提升

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  • 分区导入数据性能优化

    分区导入数据性能优化 场景描述 当向分区表插入数据的时候,如果插入的数据为常量/参数/表达式等简单类型,会自动对INSERT算子进行执行优化(FastPath)。可以通过执行计划来判断是否触发了执行优化,触发执行优化时Insert计划前会带有FastPath关键字。 示例 gaussdb=#

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  • 数据库性能优化

    数据库性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化: 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手,根据实际需要进行设计;华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数,以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务,

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  • 优化数据库语句方法

    优化数据库语句方法 文档数据库属于NoSQL数据库,提供了可扩展的高性能数据解决方案,与关系型数据库(例如MySQL、SQLServer、Oracle)一样,在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度,给出提升DDS使用性能的建议。 数据库和集合的创建

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  • 分区导入数据性能优化

    分区导入数据性能优化 场景描述 当往分区表中插入数据时候,如果插入的数据为常量/参数/表达式等简单类型,会自动对INSERT算子进行执行优化(FastPath)。可以通过执行计划来判断是否触发了执行优化,触发执行优化时Insert计划前会带有FastPath关键字。 示例 gaussdb=#

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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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  • MapReduce任务长时间无进展

    。根据输入数据的大小,优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1

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  • MapReduce任务长时间无进展

    。根据输入数据的大小,优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”文件中的如下参数: “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如:如果10个mapper的数据大小为5GB,那么理想的堆内存是1

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