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

 
 

    spark使用mapreduce 更多内容
  • Hive与其他组件的关系

    。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎,当执行引擎切换为Spark后,客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划,并将执行计划转换成RDD语义下的DAG,最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算,

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  • MRS各组件样例工程汇总

    等功能。 Spark spark-examples SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbaseScalaExample

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  • 概述

    仓库服务 GaussDB (DWS),MapReduce服务 MRS ,云数据库RDS等。使用 DLI 的跨源能力,需要先创建跨源连接。 管理控制台界面具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala,pyspark和java三种语言进行开发。 表格

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  • HIVE优化

    个HiveServer的性能,主要包括HiveMetaStore访问时间,访问次数,连接并发数。 MapReduce/Spark:以该组件进行执行时,MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能,如每个任务的大小,任务与资源分配均匀度,任务拆分合理度等。 H

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  • MapReduce

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

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  • Spark性能优化

    Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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  • 使用Spark Shell创建Hudi表

    使用Spark Shell创建Hudi表 操作场景 本指南通过使用spark-shell简要介绍了Hudi功能。使用Spark数据源,将通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集: COW表。每次写操作之后,还将展示如何读取快照和增量数据。 前提条件 在Manage

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  • 使用Spark Shell创建Hudi表

    使用Spark Shell创建Hudi表 操作场景 本章节主要介绍了如何通过spark-shell使用Hudi功能。 使用Spark数据源,通过代码段展示如何插入和更新Hudi的默认存储类型数据集COW表,以及每次写操作之后如何读取快照和增量数据。 前提条件 已下载并安装Hudi

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  • 从零开始使用Spark

    从零开始使用Spark 本章节提供从零开始使用Spark提交sparkPi作业的操作指导,sparkPi是最经典的Spark作业,它用来计算Pi(π)值。 操作步骤 准备sparkPi程序。 开源的Spark的样例程序包含多个例子,其中包含sparkPi。可以从https://archive

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  • 使用Livy提交Spark Jar作业

    sc_type 推荐使用livy原生配置。 spark.dli.user.args args 推荐使用livy原生配置。 spark.submit.pyFiles python_files 推荐使用livy原生配置。 spark.files files 推荐使用livy原生配置。 spark

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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  • 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业

    使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流,请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面,选择“MapReduce 作业”按钮,将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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  • 使用DLI提交Spark Jar作业

    开发指南 Spark SQL语法参考 提供Spark SQL相关的数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 Spark Jar 相关API 提供Spark Jar相关API的使用说明。 Spark 作业SDK参考 提供执行Spark批处理作业的接口样例说明。

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  • 使用Spark连接Cassandra失败

    使用Spark连接Cassandra失败 问题描述 用户使用Spark连接开源Cassandra,读取数据没问题,但是连接GeminiDB Cassandra就报错。 报错信息如下: 配置详情 如下为用户使用的组件及账号配置详情。 组件配置详情。 表1 配置详情 组件名 版本号

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  • Spark客户端使用实践

    Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark,提交Spark应用程序,包括Spark Core及Spark SQL。其中,Spark Core为Spark的内核模块,主要负责任务的执行,用于编写Spark应用程序;Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假

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  • 使用JDBC提交Spark SQL作业

    使用JDBC提交Spark SQL作业 获取服务端连接地址 下载JDBC驱动包 认证 使用JDBC提交作业 JDBC API参考 父主题: SQL作业开发指南

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  • Spark客户端使用实践

    Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序,包括Spark Core及Spark SQL。其中,Spark Core为Spark的内核模块,主要负责任务的执行,用于编写spark应用程序;Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明

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  • 使用代理用户提交Spark作业

    :test1为代理用户 创建Spark表。 create table sparktest1(a string,b int); 查看新创建的表: desc formatted sparktest1; 可以看到表的owner为代理用户test1,使用代理用户成功。 在spark-sql和spark-submit中使用代理用户提交Spark任务

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  • Yarn与其他组件的关系

    Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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