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支持mapreduce 更多内容
  • DataArts Studio支持的数据源

    MapReduce服务 MRS HBase) √ × × √ × × × MapReduce服务MRS Hive) √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务MRS Kafka) √ × √ × × × √ MapReduce服务MRS Spark)[1] √ √

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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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  • 配置Hive支持创建超过32个角色

    配置Hive支持创建超过32个角色 操作场景 此功能适用于Hive。 因为操作系统用户组个数限制,导致Hive不能创建超过32个角色,开启此功能后,Hive支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后,对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询acl权限时,将显

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  • Hive配置类问题

    Hive配置类问题 Hive SQL执行报错:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案: 对于MapReduce任务,增大下列参数: set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce

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  • Impala

    Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函数。 HDFS,HBase和 对象存储服务 (OBS)存储,包括: HDFS文件格式:基于分隔符的Text

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  • Impala应用开发简介

    MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括 SELECT,JOIN和聚合函数。 HDFS,HBase 和对象存储服务(OBS)存储,包括: HDFS文件格式:基于分隔符的text

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  • 编译并运行MapReduce应用

    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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  • 配置Hive支持创建超过32个角色

    配置Hive支持创建超过32个角色 操作场景 因为MRS操作系统用户组个数限制,导致Hive不能创建超过32个角色,开启此功能后,Hive支持创建超过32个角色。 开启本功能并对表库等授权后,对表库目录具有相同权限的角色将会用“|”合并。查询ACL权限时,将显示合并后的结果,与

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  • Hive应用开发规则

    Hive应用开发规则 Hive JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时,需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始,必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果clas

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  • 基线运维约束限制

    confwhitelist配置 保存并重启Hive服务。 MRS节点优先级功能包含节点:MRS Spark SQL、MRS Hive SQL、MRS Spark、MRS Flink Job、MRS MapReduce。 要想hive的优先级生效,请联系运维工程师打开MRS Hive优先级配置项的开关。

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  • 作业管理

    作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架,MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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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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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数: 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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    在搜索框中输入参数名称,修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数: 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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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的用户名和密码。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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  • 视频帮助

    创建MRS集群 04:11 创建MRS集群 MapReduce服务 MRS 修改服务配置参数 04:01 MRS修改服务配置参数指导 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群弹性伸缩 03:44 配置MRS集群弹性伸缩 MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端

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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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  • MRS Hive

    MRS Hive 获取MRS Hive配置文件方法如下: 获取“krb5.conf”和“user.keytab”文件。 参考下载用户认证文件,在MRS Manager下载用户认证文件,解压后得到“krb5.conf”和 “user.keytab”文件。 获取“hiveclient

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  • HIVE优化

    HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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  • Hive应用开发常用概念

    Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录,里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query

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  • Hive

    Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore,或者兼容Hive Metastore的元数据服务,Doris可以自动获取Hive的库表信息,并进行数据查询。 除了Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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