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 时间 更多内容
  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce接口介绍

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  • 开发MapReduce应用

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  • Mapreduce应用开发规范

    Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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  • MapReduce服务 MRS

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • MapReduce应用开发简介

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce应用开发简介

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce Shuffle调优

    判断Map分配的内存是否足够,一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中,对应的task是否发生过多次GC,以及GC时间占总task运行时间之比。通常,GC时间不应超过task运行时间的10%,即GC time elapsed (ms)/CPU time spent (ms)<10%。 主要通过如下参数进行调整。

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  • MapReduce常见问题

    MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后,任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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  • MapReduce服务 MRS

    序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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  • MapReduce应用开发简介

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  • 调测MapReduce应用

    调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 配置MapReduce Job基线

    如果一个job,每个map或reduce的执行时间只有几秒钟,就意味着这个job的大部分时间都消耗在task的调度和进程启停阶段,因此需要增加每个task处理的数据大小。建议一个task处理时间为1分钟。 控制单个task处理时间的大小,可以通过如下配置来调整。 参数入口: 进入Yarn服

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