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的mapreduce 更多内容
  • 视频帮助

    HiveJDBC接口调用样例 12:57 HiveJDBC接口调用样例 MapReduce服务 MRS HBase通用API使用样例 14:22 HBase通用API使用样例 MapReduce服务 MRS HBase Rest接口调用样例 14:13 HBase Rest接口调用样例

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  • 迁移HBase索引数据

    /user/hbase/output_t1 t1 以上为迁移用户数据过程,旧集群索引数据迁移只需按照前三步操作,并更改相应表名为索引表名(如,t1_idx)。 迁移索引数据时无需执行4。 向新集群表中导入索引数据。 在新集群用户表中添加与之前版本用户表相同索引(名称为'd'列族不应该已经存在于用户表中)。

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式文件,然后把生成StoreFiles文件加载到正在运行集群。使用批量加载相比直接使用HBaseAPI会节约更多CPU和网络资源。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase数据都是存储在HDFS中,数据导入即是加载存放在HDFS中数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    增强BulkLoad效率配置项 参数 描述 配置值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对构造从mapper移动到reducer以提高性能。mapper只需要把每一行原始文本发送到reducer,reducer解析每一行每一条记录并创建键值对。

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  • 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据

    使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase数据都是存储在HDFS中,数据导入即是加载存放在HDFS中数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

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

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    工具ImportTsv所有功能。此外,若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表,直接运行该工具,将会在创建表时创建索引,并在生成用户数据同时生成索引数据。 前提条件 已安装客户端,具体请参考安装客户端章节。 已根据业务需要创建具有相应权限组件业务用户。“机机”用

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  • 编译并运行MapReduce应用

    t目录下获取,比如“mapreduce-examples-1.0.jar”。 上传生成应用包“mapreduce-examples-1.0.jar”到Linux客户端上。例如“/opt”目录。 如果集群开启Kerberos,参考5.2.2-准备开发用户获得“user.keytab”、“krb5

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    规划MapReduce统计样例程序数据 将待处理日志文件放置在HDFS系统中。 在Linux系统中新建文本文件,将待处理数据复制到文件中。例如将MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中内容复制保存到input_data2

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划

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  • 使用Import工具导入数据

    使用Import工具,可以导入HBaseSequenceFile数据文件到CloudTableHBase中。Import工具是客户端工具安装包中自带一个工具。 SequenceFile文件是指使用Export工具从HBase导出数据文件。 准备一台安装了CloudTable客户端 服务器 。客户端安装方法请参考使用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数据拼接字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取readHBase方法。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    male,5 Map阶段: 获取输入数据一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 父主题:

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  • 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

    工具ImportTsv所有功能。此外,如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表,直接运行该工具,将会在创建表时创建索引,并在生成用户数据同时生成索引数据。 前提条件 已安装客户端,具体请参考安装客户端章节。 已根据业务需要创建具有相应权限组件业务用户。“机机”

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  • Loader与其他组件的关系

    Loader与其他组件关系 与Loader有交互关系组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件某些功能,如存储数据到HDFS和HBase,从HDFS和HBase表读数据,同时Loader本身

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  • 修改HBase全局二级索引状态

    idx_state_opt:表示修改索引目标状态,可选参数如下: indexnames.to.inactive:表示将指定索引转换为INACTIVE状态。 indexnames.to.active:表示将指定索引转换为ACTIVE状态。 indexnames.to.unusable:表示将指定索引转换为UNUSABLE状态。

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  • Loader基本原理

    。 Loader同时利用MapReduce实现容错,在作业任务执行失败时,可以重新调度。 数据导入到HBaseMapReduce作业Map阶段中从外部数据源抽取数据。 在MapReduce作业Reduce阶段中,按Region个数启动同样个数Reduce Task,Reduce

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    column_num要和数据文件中数量对应。 family指定要和表列族名称对应。 仅当批量导入数据时创建二级索引才需配置以下参数,且索引类型首字母需要大写,例如type="String";以下片段中length="30"表示索引列“H_ID”列值不能超过30个字符:

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