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

 
 

    hive采用的是mapreduce 更多内容
  • 修改作业

    参数类型 说明 x Int 节点在作业画布上横轴位置 y Int 节点在作业画布上纵轴位置 表8 condition数据结构说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 preNodeName String 本节点依赖前一个节点名称 expression String

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  • 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存?

    Task JVM最大使用内存 set mapreduce.reduce.memory.mb=4096; // 每个Reduce Task需要内存量 set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3276M; // 每个Reduce Task JVM最大使用内存

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  • 新建MRS Hive数据连接

    作。 新建 MRS Hive数据源连接 登录 DLV 管理控制台。 在“我数据”页面,单击页面最上方工作空间下拉列表并选择所需访问工作空间,然后单击“新建数据连接”。 图1 新建连接 在“新建数据连接”窗口中,选择数据源类型“MapReduce服务 MRS Hive”,然后配置相关参数。

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  • 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式?

    如何在导入Hive表时指定输出文件压缩格式? 问题现象 如何在导入Hive表时指定输出文件压缩格式? 处理步骤 当前Hive支持以下几种压缩格式: org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    getConfiguration(); // 对于需要访问ZooKeeper组件,需要提供jaas和krb5配置 // 在Map中不需要重复login,会使用main方法中配置鉴权信息 String krb5 = "krb5.conf";

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  • 建立Hive表分区提升查询效率

    区,可以通过如下设置来开启完全动态分区: set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 动态分区可能导致一个DML语句创建大量分区,对应创建大量新文件夹,对系统性能可能带来影响。 在文件数量大情况下,执行一个SQL语句启动

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  • Hive应用开发简介

    多种客户端连接方式,支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据离线分析(如 日志分析 ,集群状态分析)、大规模数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。 为保证Hive服务高可用性、用户数据安全及访问服务可控制,在开源社区Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性:

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数检查策略:在提交MapReduce任务中,允许最大输入文件数和HiveServer最大堆内存比值,例如5000

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    getConfiguration(); // 对于需要访问ZooKeeper组件,需要提供jaas和krb5配置 // 在Map中不需要重复login,会使用main方法中配置鉴权信息 String krb5 = "krb5.conf";

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  • 开发一个Hive SQL作业

    开发一个Hive SQL作业 本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台,支持多种大数据工具开发。Hive基于Hadoop一个 数据仓库 工具,可以将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供简单SQL查询功能;可

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  • 查询作业详情

    参数类型 说明 x Int 节点在作业画布上横轴位置 y Int 节点在作业画布上纵轴位置 表7 condition数据结构说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 preNodeName String 本节点依赖前一个节点名称 expression String

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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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  • 云应用平台采用规划与设计

    云应用平台采用规划与设计 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题: 咨询与规划

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    根据业务逻辑,开发对应Spark应用程序,并设置用户编写Spark应用程序主类等常数。 如果您使用普通模式,准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法,将用户应用程序提交。 将

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  • 如何采用Java命令提交Spark应用

    gz”压缩包中“jars”目录中获取。 用户应用程序编译依赖包根据代码不同而不同,需用户根据自己编写代码进行加载。 将运行程序依赖Jar包上传至需要运行此应用节点中,例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类运行依赖包和应用

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  • 从MRS导入数据概述

    从MRS导入数据概述 MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS)一个基于开源Hadoop生态环境而运行大数据集群,对外提供大容量数据存储和分析能力,可解决用户数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    上述打包命令中{maven_setting_path}为本地Mavensettings.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

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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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  • Hue与其他组件的关系

    Hue与其他组件关系 Hue与Hadoop集群关系 Hue与Hadoop集群交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互,用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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  • 云应用平台采用规划与设计服务的服务优势?

    帮助客户持续构建卓越云上架构。 经验丰富服务专家团队 专业服务团队专家具有大量咨询交付经验以及行业上云经验,具备设计各种复杂业务场景经验和能力,可实现全面、符合行业需求调研、评估和方案设计,助力客户完成上云评估和规划设计。 完整全面的迁移工具平台 一站式迁移和现代化平台

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  • Hive应用开发简介

    多种客户端连接方式,支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。 为保证Hive服务高可用性、用户数据安全及访问服务可控制,在开源社区Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性:

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