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的shuffle过程 更多内容
  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应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10%,即GC time

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  • MapReduce Shuffle调优

    Shuffle过程 操作步骤 Map阶段调优 判断Map使用内存大小 判断Map分配内存是否足够,一个简单办法是查看运行完成jobCounters中,对应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10%,即GC time

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  • 配置MapReduce shuffle address

    默认值 mapreduce.shuffle.address 指定地址来运行shuffle服务,格式是IP:PORT,参数默认值为空。当参数值为空时,将绑定localhost,默认端口为13562。 说明: 如果涉及到PORT值和配置mapreduce.shuffle.port值不一样时,mapreduce

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  • 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败

    执行大数据量shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据shuffle过程时,出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败问题。错误日志如下所示: 2016-10-19 01:33:34

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  • 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败

    执行大数据量shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据shuffle过程时,出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败问题。错误日志如下所示: 2016-10-19 01:33:34

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  • MapReduce开源增强特性

    上可以减少日志文件数量。但在规模较大且任务繁忙集群上,经过长时间运行,HDFS依然会面临存储日志文件过多问题。 以一个20节点计算场景为例,默认清理周期(15日)内将产生约1800万日志文件,占用NameNode近18G内存空间,同时拖慢HDFS系统响应速度。 由于

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  • 配置MapReduce shuffle address

    默认值 mapreduce.shuffle.address 指定地址来运行shuffle服务,格式是IP:PORT,参数默认值为空。当参数值为空时,将绑定localhost,默认端口为13562。 说明: 如果涉及到PORT值和配置mapreduce.shuffle.port值不一样时,mapreduce

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  • 降低MapReduce客户端运行任务失败率

    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负载过高情况下,通过调整如下参数值,降低客户端应用失败率,保证应用正常运行。 配置描述 在客户端“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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  • Spark shuffle异常处理

    enableSaslEncryption”值为“false”,并重启对应实例。 客户端作业: 客户端应用在提交应用时候,修改spark-defaults.conf配置文件“spark.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”。 父主题: Spark故障排除

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  • 降低MapReduce客户端运行任务失败率

    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负载过高情况下,通过调整如下参数值,降低客户端应用失败率,保证应用正常运行。 配置描述 在客户端“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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  • 配置Container日志聚合功能

    ”参数还需要在Yarn客户端进行配置,且在ResourceManager、NodeManager和JobHistory节点配置与在Yarn客户端配置必须一致。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用,且MapReduce应用必须进行相应日志文件滚动输出配置,

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    "root");设置了用户为root,请确保场景说明中上传数据用户为root,或者在代码中将root修改为上传数据用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中,选中“MultiComponentLocalRunner.java”工程,单击运行对应应用程序工程。或者右键工程,选择“Run

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

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  • Spark shuffle异常处理

    enableSaslEncryption”值为“false”,并重启对应实例。 客户端作业: 客户端应用在提交应用时候,修改spark-defaults.conf配置文件“spark.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”。 父主题: Spark2x常见问题

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  • MapReduce应用开发常用概念

    辑,它们组成作业核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行或者历史MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Mavensetting.xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录target子目录下获取打好jar包,例如“MRTest-XXX.jar”,jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上

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  • 配置Container日志聚合功能

    配置Container日志目录可以占用每块磁盘上YARN磁盘配额最大百分比。当日志目录占用空间超过此设定值时,将触发周期性日志收集服务启动一次周期外日志收集活动,以释放本地磁盘空间。每个磁盘上可提供给Container logs最大可使用率。当Container logs使用超过这个限制,会触发滚动汇聚。

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • 查看MapReduce应用调测结果

    当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后,可以通过执行结果显示正在执行应用运行情况。例如: yarn jar mapreduce-example.jar /tmp/mapred/example/input/ /tmp/root/output/1

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