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基于大数据开发套件定时调度带资源文件的MapReduce作业

MaxCompute里的MR作业,很少是只要跑一次就好了的。如果需要周期性调度,目前MaxCompute(原名ODPS)只提供了计算引擎,任务调度可以使用大数据开发套件来实现。这篇帖子从基础开始,介绍了3种周期性调度的方法。同时还介绍了如何使用资源文件。 代码开发 代码以文档里的WordCount 作为例子。在这个基础上,增加资源文件的读取方法,修改Reduce类。主要的逻辑是读取资源文件,资源文件里的数据格式是字符串1,字符串2。代码逻辑是如果word count里的word如果有在字符串1里出现的话,就替换成字符串2。 public static class SumReducer extends ReducerBase { private Record result = null; priva

Hive中使用MAP JOIN

1 概述 若所有表中只有一张小表,那可在最大的表通过Mapper的时候将小表完全放到内存中,Hive可以在map端执行连接过程,称为map-side join,这是因为Hive可以和内存的小表逐一匹配,从而省略掉常规连接所需的reduce过程。即使对于很小的数据集,这个优化也明显地要快于常规的连接操作。其不仅减少了reduce过程,而且有时还可以同时减少Map过程的执行步骤。 使用MAPJOIN可解决以下实际问题: A 有一个极小的表<1000行(a是小表) B 需要做不等值join操作(a.x<b.y或者a.x like b.y等)。普通join语法不支持不等于操作,Hive语法解析会直接抛出错误。 select /*+ MAPJOIN(a)*/ a.name, b.stu_id from student_table_small a join student_table_big b where b.age>=a.age 2 相关参数 2.1 小表自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join=true; 默认值:false。该参数为tr...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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