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提交任务源码 更多内容
  • MapReduce REST API接口介绍

    通过这个接口,可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务,并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间 queue 任务队列 user 提交这个任务的用户 state 任务执行成功或失败

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  • MapReduce REST API接口介绍

    通过这个接口,可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务,并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间 queue 任务队列 user 提交这个任务的用户 state 任务执行成功或失败

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 父主题: MapReduce开发指南

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动,过早启动Reduce任务会导致资源占用,影响任务运行效率,但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率,提高任务运行效率。例如:

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动,过早启动Reduce任务会导致资源占用,影响任务运行效率,但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率,提高任务运行效率。例如:

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  • 配置Yarn权限控制开关

    息。 当yarn.acl.enable或mapreduce.cluster.acls.enabled设置为false时,即关闭Yarn或Mapreduce的权限校验功能。此时任何用户都可以在Yarn或MapReduce提交任务和查看任务信息,存在安全风险,请谨慎使用。 父主题:

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发常见问题

    MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • Loader基本原理

    Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务,不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 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HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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  • 手动配置Yarn任务优先级

    用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤 设置参数“mapreduce.job.priority”,使用命令行接口或API接口设置任务优先级。 命令行接口。 提交任务时,添加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数。

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  • 使用JDBC提交数据分析任务

    使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • Structured Streaming 任务提交方式变更

    当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包(结构流使用),因此提交结构流任务时,需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下,确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作: 将Spark客户端目录下spark-default

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  • Structured Streaming 任务提交方式变更

    当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包(结构流使用),因此提交结构流任务时,需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下,确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作: 将Spark客户端目录下spark-default

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  • MapReduce大任务的AM调优

    MapReduce任务的AM调优 操作场景 任务场景:运行的一个大任务(map总数达到了10万的规模),但是一直没有跑成功。经过查询,发现是ApplicationMaster(以下简称AM)反应缓慢,最终超时失败。 此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,

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  • MapReduce大任务的AM调优

    MapReduce任务的AM调优 操作场景 任务场景:运行的一个大任务(map总数达到了10万的规模),但是一直没有跑成功。经过查询,发现是ApplicationMaster(以下简称AM)反应缓慢,最终超时失败。 此任务的问题是,task数量变多时,AM管理的对象也线性增长,

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  • 手动配置Yarn任务优先级

    用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤 设置参数“mapreduce.job.priority”,使用命令行接口或API接口设置任务优先级。 命令行接口。 提交任务时,添加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数。

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  • 快速开发Hive HCatalog应用

    Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的 数据仓库 框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。

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  • 配置Yarn权限控制开关

    息。 当yarn.acl.enable或mapreduce.cluster.acls.enabled设置为false时,即关闭Yarn或Mapreduce的权限校验功能。此时任何用户都可以在Yarn或MapReduce提交任务和查看任务信息,存在安全风险,请谨慎使用。 父主题:

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  • 源码部署微服务

    组件技术栈类型选择Java。 源码/软件包 选择“源码仓库”,选择“GitHub”。 “授权信息”选择设置GitHub仓库授权时创建的授权信息。 “用户名/组织”选择Fork天气预报源码时登录您的GitHub使用的用户名。 “仓库名称”选择已Fork到您的GitHub下的天气预报源码仓库的名称,例如:weathermap。

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  • 溯源码列表

    源码列表 功能介绍 溯源码列表 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/list 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid,一般为32位字符串

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