- mapreduce任務(wù)執(zhí)行 內(nèi)容精選 換一換
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用戶必須首先調(diào)用創(chuàng)建多段上傳任務(wù)接口創(chuàng)建任務(wù),系統(tǒng)會(huì)給用戶返回一個(gè)全局唯一的多段上傳任務(wù)號(hào),作為任務(wù)標(biāo)識(shí)。后續(xù)用戶可以根據(jù)這個(gè)標(biāo)識(shí)發(fā)起相關(guān)的請(qǐng)求,如:上傳段、合并段、列舉段等。創(chuàng)建多段上傳任務(wù)不影響已有的同名對(duì)象;同一個(gè)對(duì)象可以同時(shí)存在多個(gè)多段上傳任務(wù);每個(gè)多段上傳任務(wù)在初始化時(shí)可以附加消息頭信息來自:百科Hive提供THRIFT接口與Hue交互,用于執(zhí)行Hive SQL、查詢表元數(shù)據(jù)。 在Hue界面編輯HQL語句,通THRIFT接口提交HQL語句到HIVESERVER執(zhí)行,同時(shí)把執(zhí)行通過瀏覽器呈現(xiàn)給用戶。 Yarn/MapReduce MapReduce提供REST與Hue交互,用于查詢Yarn作業(yè)信息。來自:專題
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分解來看,Spark分成控制端(Driver)和執(zhí)行端(Executor)。控制端負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度,執(zhí)行端負(fù)責(zé)任務(wù)執(zhí)行。 Spark和YARN的配合關(guān)系 Spark的計(jì)算調(diào)度方式,可以通過YARN的模式實(shí)現(xiàn)。Spark共享YARN集群提供豐富的計(jì)算資源,將任務(wù)分布式的運(yùn)行起來。Spark on YARN分兩種模式:YARN來自:專題來自:百科
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使用Kafka客戶端創(chuàng)建Topic MapReduce服務(wù) MRS 04:20 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶端 MapReduce服務(wù) MRS 03:22來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) MapReduce服務(wù) MRS集群操作指導(dǎo) MapReduce服務(wù) MRS集群操作指導(dǎo) 時(shí)間:2024-05-20 14:42:20 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦來自:百科互。將任務(wù)通過結(jié)果傳送給任務(wù)調(diào)度引擎,任務(wù)調(diào)度引擎作為任務(wù)調(diào)度實(shí)現(xiàn)的主體,負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)任務(wù)組織、任務(wù)依賴及任務(wù)調(diào)度控制等流程,管理著整個(gè)任務(wù)調(diào)度CPU的執(zhí)行過程。任務(wù)調(diào)度引擎根據(jù)任務(wù)的具體類型,將任務(wù)分為計(jì)算、存儲(chǔ)和控制三種類型,分發(fā)給不同調(diào)度邏輯處理模塊,啟動(dòng)具體核函數(shù)任務(wù)、存儲(chǔ)任來自:百科
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