数据读取 单表查询 多表连接查询 WITH表达式 跨逻辑集群数据读写

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数据读取 单表查询 多表连接查询 WITH表达式

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分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示： Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Dr

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的配置文件，导致业务程序启动失败。 原因分析 该问题的根因是NFS盘上的根目录权限不足，导致Flink程序启动后无法访问该目录。 MRS 的Flink任务是在YARN运行，当集群未启用Kerberos认证时，在YARN上运行任务的用户为yarn_user。用户自定义的配置文件如果在

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降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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下载认证凭据”下载认证凭据文件，保存后解压得到该用户的“user.keytab”文件与“krb5.conf”文件。 准备运行环境配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。

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并发按照顺序读取变量中的值。 顺序模式 并发模式 每个并发单独复制一个同名变量进行使用，不同并发按顺序读取变量值，相互不影响。 例如，10并发压力模式下的任务，在执行过程中，每个并发均从复制的变量中，按照顺序往下读取相应的变量值。 随机模式 用例模式 每个并发随机读取一个变量值。

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HCatalog处理数据Java示例程序。 使用HCatalog接口实现通过Hive命令行方式对MRS Hive元数据进行数据定义和查询操作。 python3-examples 使用Python3连接Hive执行SQL样例。 可实现使用Python3对接Hive并提交数据分析任务。 Kafka

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本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。 Hive HCatalog处理数据Java示例程序。 使用HCatalog接口实现通过Hive命令行方式对MRS Hive元数据进行数据定义和查询操作。 Impala impala-examples

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使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径，然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't

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增大hadoop命令执行时的内存，该内存在客户端中设置，修改“客户端安装目录/HDFS/component_env”文件中“CLIENT_GC_OPTS”的“-Xmx”参数，将该参数的默认值改大，比如改为512m。然后执行source component_env命令，使修改的参数生效。

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ask）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集

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4096B。总共有三种大小：1024B、2048B、4096B） 创建文件越快，越容易触发（机制大概是：有一个缓存，这块大小和上面的1和2有关，目录下文件数量比较大时会启动，使用方式是边用边释放） 处理方法 可以参照日志提示"write line error"文档进行修复。 如果是分布式作业有的节点有错误，有

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ask）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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读取parquet数据 概述 读取parquet格式的数据。 输入 无 输出 数据集 参数说明 参数 参数说明 input_file_path parquet数据文件所在的路径 样例 params = { "input_file_path": "" # @param {

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序等。 Execution Engine Loader作业执行引擎，支持以MapReduce方式执行Loader作业。 Submission Engine Loader作业提交引擎，支持将作业提交给MapReduce执行。 Job Manager 管理Loader作业，包括创建作

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准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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