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按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式,适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费MRS集群的计费规则。 适用场景 集群用于前期程序研发或功能测试。 资源使用有临时性和突发性。 计费周期 按需计费MRS集群按秒计费,每一个小时整点结算一次费用(以UTC+8时间为准
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(application
Spark Core样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,
准备本地应用开发环境 Hive组件可以使用JDBC/HCatalog/Python/Python3接口进行应用开发。 准备JDBC/HCatalog开发环境 表1 JDBC/HCatalog开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本
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Spark SQL样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发Spark应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间
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如何处理blob.storage.directory配置/home目录时启动yarn-session失败 问题 当用户设置“blob.storage.directory”为“/home”时,用户没有权限在“/home”下创建“blobStore-UUID”的文件,导致yarn-session
Repartition时有部分Partition没数据 问题 在repartition操作时,分块数“spark.sql.shuffle.partitions”设置为4500,repartition用到的key列中有超过4000个的不同key值。期望不同key对应的数据能分到不同的
使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000(map个数)*100000(reduce个数)的任务,运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时,从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle,在shuffle
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Compaction 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 命令功能 对Hudi表进行compaction操作,具体作用可以参考Hudi Compaction操作说明章节。 命令格式 call run_compaction(op => '[op]', table=>'[table
Repartition时有部分Partition没数据 问题 在repartition操作时,分块数“spark.sql.shuffle.partitions”设置为4500,repartition用到的key列中有超过4000个的不同key值。期望不同key对应的数据能分到不同的
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通过Hue管理Oozie作业 操作场景 用户需要使用图形化界面查看集群中所有作业时,可以通过Hue完成任务。 Hue提供了Oozie作业管理器功能,使用户可以通过界面图形化的方式使用Oozie。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析,禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等高危管理操作
导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入,直接打开Python文件(*.
MapReduce样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下
运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 问题 运行Spark Streaming任务时,随着executor个数的增长,数据处理性能没有明显提升,对于参数调优有哪些注意事项? 回答 在executor核数等于1的情况下,遵循以下规则对调优Spark Streaming
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