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和mapreduce 更多内容
  • MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

    MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据,切换到Mapreduce引擎后进行查询,发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时,生成的输出文件会存在HIVE

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下: 以HDFS文本文件为输入数据: log1

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

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  • spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败

    spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令,并且原数据目标表存储位置不是同一套文件系统,上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。 原因分析 当

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  • MapReduce开源增强特性

    HA能够解决JHS单点故障时,应用访问MapReduce接口无效,导致整体应用执行失败的场景,从而大大提升MapReduce服务的高可用性。 图1 JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性 采用ZooKeeper实现主备选举倒换。 JobH

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  • Hive

    Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • Hive

    Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题: Connector列表

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    配置MapReduce任务日志归档清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件:作业日志任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生,详细记录了作业启动时间、运行时间,每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    配置MapReduce任务日志归档清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件:作业日志任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生,详细记录了作业启动时间、运行时间,每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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  • Hive常见问题

    未安装HBase时Hive on Spark任务卡顿如何处理 Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问Beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBSHDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    String zkQuorum = clientInfo.getProperty("zk.quorum");//zookeeper节点ip端口列表 String zooKeeperNamespace = clientInfo.getProperty("zooKeeperNamespace");

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发运行环境的基本配置,版本要求如下: 服务端客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。

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  • 准备MapReduce开发和运行环境

    不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置,用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    conf”、“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”hive-site.xml”文件,并在Linux环境上创建文件夹保存这些配置文件,例如/opt/client/conf。 请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”“krb5.conf”文件,“hbase-site

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  • 新建MRS Hive数据连接

    的集群,且 CDM 集群与 MRS 集群必须处在相同的区域、可用区VPC中,且两者还必须在相同安全组中或者安全组规则允许两者可以正常通信。 在CDM服务中,您只需要创建一个CDM集群,而不需要做其他任何操作。 新建MRSHive数据源连接 登录 DLV 管理控制台。 在“我的数据”页面,单

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  • 快速开发Hive HCatalog应用

    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分析。 Hive主要特点如下:

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    Manager,然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项,并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值,根据实际内存任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前,需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序,请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序,请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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  • Hive

    array<array<int>>。 map<KeyType, ValueType> map<KeyType, ValueType> 暂不支持嵌套,KeyType ValueType 需要为基础类型。 struct<col1: Type1, col2: Type2, ...> struct<col1:

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  • MRS Hive对接外部LDAP配置说明

    > 重启实例”重启受影响的Hive实例。 步骤二:访问HiveServer 开启LDAP认证后,访问HiveServer需要提供LDAP的用户名密码。即可在Hive客户端节点执行以下命令连接HiveServer: beeline -u "jdbc:hive2://${hs_ip}:${hs_port}"

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