[MaxCompute MapReduce实践]通过简单瘦身，解决Dataworks 10M文件限制问题-低调大师

[MaxCompute MapReduce实践]通过简单瘦身，解决Dataworks 10M文件限制问题

2018-08-30 574

用户在DataWorks上执行MapReduce作业的时候，文件大于10M的JAR和资源文件不能上传到Dataworks，导致无法使用调度去定期执行MapReduce作业。

解决方案：

第一步：大于10M的resources通过MaxCompute CLI客户端上传，

客户端下载地址：https://help.aliyun.com/document_detail/27971.html

客户端配置AK、EndPoint：https://help.aliyun.com/document_detail/27804.html

add jar C:\test_mr\test_ab.jar -f;//添加资源，大于10M

第二步：目前通过MaxCompute CLI上传的资源，在Dataworks左侧资源列表是找不到的，只能通过list resourc

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/632511

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hadoop介绍

以下内容是我的学习笔记，网络课程的笔记。出处 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。介绍hadoop就是需要先了解hadoop的使用场景，先熟悉一下下面的概念：什么是大数据基本概念简单说就是数据处理在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！处理海量数据的核心技术 * 海量数据存储：分布式海量数据运算：分布式这些核心技术的实现是不需要用户从零开始造轮子的存储和运算，都已经有大量的成...

2018-08-30

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Rsyslog Rsyslog是高速的日志收集处理服务，它具有高性能、安全可靠和模块化设计的特点，能够接收来自各种来源的日志输入（例如：file，tcp，udp，uxsock等），并通过处理后将结果输出的不同的目的地（例如：mysql，mongodb，elasticsearch，kafka等），每秒处理日志量能够超过百万条。 Rsyslog作为syslog的增强升级版本已经在各linux发行版默认安装了，无需额外安装。收集Nginx日志 ELK通过Rsyslog收集日志流程图如下： ● 处理流程为：Nginx --syslog--> Rsyslog --omkafka--> Kafka --> Logstash --> Elasticsearch --> Kibana● Nginx产生日志通过syslog系统服务传给Rsyslog服务端，Rsyslog接收到日志后通过omkafka模块将日志写入Kafka，Logstash读取Kafka队列然后写入Elasticsearch，用户通过Kibana检索Elasticsearch里存储的日志 ● Rsyslo...

2018-08-31

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